遗忘门类似于一个过滤器，决定上一个时间步的信元状态C能否通过 输入门：负责根据输入值和遗忘门的输出，来更新信元状态C 输出们：更新隐藏单元的值 当然，LSTM的形式也是存在很多变式的，不同的变式在大部分任务上效果都差不多...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率； # EPOCH：迭代次数或训练次数
TIMESTEPS-1个采样点来预测第TIMESTEPS点的值。...) 调用predict预测结果： predicted = [[pred] for pred in regressor.predict(test_X)] 接下来我们来看看函数lstm_model： def...lstm_model(X,y): # 创建深度LSTM，深度为 HIDDEN_SIZE lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE...([lstm_cell] * NUM_LAYERS) # 训练rnn，output为输出的结果，_ 返回的是最终的状态 output,_ = tf.nn.dynamic_rnn(cell...返回值为（预测结果，损失值，训练操作）：predictions,loss,train_op 预测 & 评价 predicted = [[pred] for pred in regressor.predict
最近，在研究深度学习方面的知识，结合Tensorflow，完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN，具有长期记忆功能，相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。...原理方面的知识网上很多，在此，我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误，还望大家指出。...1、将小说进行分词，去除空格，建立词汇表与id的字典，生成初始输入模型的x与y def readfile(file_path): f = codecs.open(file_path, 'r',...(lstm_cell, output_keep_prob = keep_prob) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell], num_layers)...1.25) optimizer = optimizer.apply_gradients(zip(gradients, v), global_step=global_step) 4、预测新一轮输出
根据先前的观察预测一系列实数。 传统的神经网络架构不能做到这一点，这就是为什么要复制神经网络来解决这个问题，因为它们允许存储以前的信息来预测将来的事件。...在这个例子中，将尝试预测一些功能： sin sin and cos on the same time x*sin(x) 模型的建立 首先建立模型，lstm_model，该模型是不同时间步骤的堆叠lstm...因此，我们的模型期望一个维度对应的数据（(batch size, time_steps of the first lstm cell, num_features in our data) 接下来，我们以模型可以接受的方式准备数据...这将创建一个数据，这将允许我们的模型查看time_steps在过去的次数，以进行预测。...所以如果我们的第一个单元格是10个time_steps单元格，那么对于我们想做的每个预测，我们需要为单元格提供10个历史数据点。 y值应该对应于我们想要预测的数据的第十个值。
不管你预测未来的步骤是多少，你都会得到相同的答案。 输出有用信息的一种解决方案是查看基于动量算法。他们的预测是基于过去的近期值是上升还是下降（而不是精确的数值）。...均值平方误差(MSE)的计算方法是先计算真实值与预测值之间的平方误差，然后对所有的预测进行平均。但是： 平均预测是一种很好的预测方法（这对股票市场的预测不是很有用），但对未来的预测并不是很有用。...LSTM单元格如下所示： 计算方程如下： Tensorflow为实现时间序列模型提供了一个很好的子API。后面我们会使用到它。 LSTM数据生成器 首先要实现一个数据生成器来训练LSTM。...然后对单个数据进行抽样，我们得到一个输入（当前段游标索引）和一个真实预测（在[当前段游标+1，当前段游标+5]之间随机抽样）。请注意，我们并不总是得到输入旁边的值，就像它的预测一样。...输出并将其输入回归层，得到最终预测结果 首先创建TensorFlow变量（c和h），它将保持单元状态和长短期记忆单元的隐藏状态。
既然是时间序列预测，我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何，那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。...因为lstm时间序列不像别的回归一个x，另一个值y，lstm的x和y全是一组数据产生的，也就是它自己和自己比。...，前面70个为空，那么后面30个就由我测试集的预测值来填充。...绿色是测试的预测值，蓝色的是原始数据，和前面说的一样，趋势大概相同，但是峰值有误差。还有一个问题就是博主这里的代码是将预测值提前一天画的。...所以博主姑且认为测试集预测值提前一天的效果为最佳效果，这也是为什么上面代码要+1的原因。如果小伙伴们知道如何方便快捷消除lstm时间序列预测的滞后性，记得给博主留言噢。
但是按照时间序列来训练的话就不一样了，输入x是一期的开奖结果，要学习的y是下一期的开奖结果。 LSTM介绍 我们需要从过往的历史数据中寻找规律，LSTM再适合不过了。...如果你对LSTM不熟悉的话，以下几篇文章建议你阅读： Understanding LSTM Networks http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs.../ [译] 理解 LSTM 网络 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理 http://blog.csdn.net/Dark_Scope...与预测结果距离最近的Top K准确率： 先得到预测结果，使用嵌入矩阵计算与预测结果Top 1距离最近的相似度向量，取这个相似度向量中前K个结果的预测准确率。...这三类准确率都是范围的，我们只能知道在某个范围内猜中的概率会高一些，但是到底是范围内的哪一个是准确值则很难说。 ? 最后一次迭代输出的结果： ? ?
一、简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务...feed进我们已经训练好的模型中，得到对应的预测值： '''利用已训练好的LSTM模型，来生成对应测试集的所有预测值''' predicted = np.array([pred for pred in...plt.title('反标准化之后') plt.legend() plt.show() 实际使用中，若想利用已训练好的LSTM模型来预测未出现的下一期，则直接输入最后12步（这里是12步）即可得到未来的一步预测值...，若想要获得更远更多期的预测值，则可以逐步将预测值积累起来，相当于用预测值当作真实发生的值进行预测，这样的坏处是越往后可能越不准，以上这个过程的完整代码如下： import numpy as np import...模型，来生成对应测试集的所有预测值''' predicted = np.array([pred for pred in regressor.predict(test_X)]) '''绘制反标准化之前的真实值与预测值对比图
某些场景需要一个key值下面对应多个值，但是map的一个key值只对应一个value值，由于hashmap相同的key值，第二个put进去会覆盖第一个的值，所以为了解决这一问题：所以用list存 如下：...RecommendationListBO>> entry; while (iterator.hasNext()) { entry = iterator.next(); // 往newMap中放入新的Entry...newMap.put(entry.getKey().split(",")[0], entry.getValue()); hashList.add(newMap); } 每次new一个新的map...，add到map的list里面。...思路大概是这样的。
案例中使用Pandas读取数据，Matplotlib进行可视化操作，最终用TensorFlow搭建最终的LSTM神经网络模型。提高学生对工具的使用熟练程度。 1....接下来LSTM确定需要更新的信息，根据输入的数据创建一个候选值向量。最后对主干部分进行处理，丢弃确定要丢弃的信息，根据候选值更新主干部分信息。 2....TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的库，这次我们用它来搭建LSTM神经网络。...可以看到，LSTM模型预测了一个基于当前数据的趋势。...股价走势预测属于时间序列预测，数据为2017-03-06至2019-04-19的平安银行（sz000001）的收盘价。主要使用的库为TensorFlow，是Python中常见的用于搭建神经网络的库。
时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测 O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊 小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1]，但是该博客中的介绍数据与上期数据一致，但实战数据又做了更换。为了更好的对比，这里的实战数据也采用上期数据。...import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM from tensorflow.keras.layers import Dense...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin
最近在做统计钱的计算时遇到的一个需求，需要将一个大类别下的每一种钱进行特定的运算然后获得六年的钱，最后将这些钱按照年份进行汇总，获得总得大类型的六年的钱，在这个过程中采用了这种方法，每次算得钱放在map
许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。...利用这些记忆单元，网络能够有效地将记忆关联起来，并能及时远程输入，从而适应随时间动态掌握数据结构，具有较高的预测能力。 LSTM ? 我们将从单个时间步骤实现LSTM单元。...TensorFlow backend....训练神经网络：在这一阶段，将数据输入神经网络进行随机偏差和权值的预测训练。...Output Generation：在该层中，将RNN输出层生成的输出值与目标值进行比较。利用反向传播算法调整网络的权值和偏差，使目标与输出值之间的误差或差降至最小。
ES5实现 JavaScript 1.6 / ECMAScript 5 你可以使用原生的方法filter来实现数组去重。...onlyUnique将会检查回调的值是否第一次出现，如果不是，将不会生成到数组中。 此方法不需要任何额外的库，例如jQuery或prototype.js。 该方法也适用于混合类型数组。...对于不支持filter或indexOf方法的旧浏览器，我们可以考虑放弃。 开玩笑，大家可以参考一下MDN文档，找到关于filter和indexOf兼容解决方案。...ES6 ES6可以使用Set来实现数组的去重，相比于ES5代码将会变得更加简单。
最后的输出其实只有两个，一个是输出，一个是状态，输出就是Ht，而状态为(Ct,Ht)，其他都是中间计算过程。[2] ? 图示 LSTM ? ? 遗忘门 ? 输入门 ? 当前状态 ? 输出层 ?...Tensorflow LSTM tensorflow 提供了LSTM 实现的一个 basic 版本，不包含 LSTM 的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了 LSTM 的扩展。...[1] Tensorflow 实现 LSTM from __future__ import print_function import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...lstm cell，即上面图示LSTM中的A # n_hidden表示神经元的个数，forget_bias就是LSTM们的忘记系数，如果等于1，就是不会忘记任何信息。...Testing Accuracy: 0.875 参考 [1] [tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU]https://blog.csdn.net/u012436149/article
思路整理 磨刀时间 tensorflow关于回归的文档教程 udacity的Titanic实例 砍柴时间 python读取excel表格的数据 尝试一维输入预测输出 尝试五维输入预测输出 开始磨刀 读TensorFlow...磨刀获得的备选方案 tf.contrib.learn tf.contrib.learn是TensorFlow的高级API，定义了很多常用模型，可以简化编码。...2、习惯了其他语言，总是关心返回值，感觉python好奇怪，看不出是什么类型，填参数时候总遇到各种问题，只好不停地打印类型……pd.read_csv取回来的是个DataFrame。...精度如何评估 我不关心loss的值，我只希望它能输出一个正确率，分数或小数都可以，但是我只能用最笨的办法，把输出和真实的输出用程序比一遍，但是我似乎发现evaluate有直接输出的功能，但是不会用，希望会的同学指点下...))) 这个方法得到一个，我想看看它的值有哪些，得把它转成list，是这么麻烦吗？
思路整理 磨刀时间 tensorflow关于回归的文档教程 udacity的Titanic实例 砍柴时间 python读取excel表格的数据 尝试一维输入预测输出 尝试五维输入预测输出 开始磨刀 读TensorFlow...磨刀获得的备选方案 tf.contrib.learn tf.contrib.learn是TensorFlow的高级API，定义了很多常用模型，可以简化编码。...2、习惯了其他语言，总是关心返回值，感觉python好奇怪，看不出是什么类型，填参数时候总遇到各种问题，只好不停地打印类型……pd.read_csv取回来的是个DataFrame。...- 精度如何评估 我不关心loss的值，我只希望它能输出一个正确率，分数或小数都可以，但是我只能用最笨的办法，把输出和真实的输出用程序比一遍，但是我似乎发现evaluate有直接输出的功能，但是不会用...))) 这个方法得到一个generator，我想看看它的值有哪些，得把它转成list，是这么麻烦吗？
时刻有误差 ，这里的 为真实值， 为预测值。那么整个时间长度 ，我们有 ，我们的目的就是更新所有的参数 和 使 最小。...▲ 图3：实际销量数据 4.1 构建一般LSTM模型，当我们选择步长为1时，先给出结果如下 ▲ 图4 正常建立 LSTM 模型预测会出现如上预测值右偏现象，尽管 r2 或者 MSE 很好，但这建立的模型其实是无效模型...4.2 原因与改进 当模型倾向于把上一时刻的真实值作为下一时刻的预测值，导致两条曲线存在滞后性，也就是真实值曲线滞后于预测值曲线，如图 4 那样。...LSTM 预测理论跟 ARIMA 也是有区别的，LSTM 主要是基于窗口滑动取数据训练来预测滞后数据，其中的 cell 机制会由于权重共享原因减少一些参数；ARIMA 模型是根据自回归理论，建立与自己过去有关的模型...两者共同点就是能很好运用序列数据，而且通过不停迭代能无限预测下去，但预测模型还是基于短期预测有效，长期预测必然会导致偏差很大，而且有可能出现预测值趋于不变的情况。
第二步， 由输入 层决定 什么样 的信息 会被存 储到细 胞中。 ? LSTM 的单元结构之输入门 这一步这里包含两个部分。第一，sigmoid 层决定什么值我们将要更新。...数据，依次从第一个月输入神经网络，并将返回值与下一个月因子同时循环输 入神经网络，以此类推，直到得到第 24 个月的预测值。...Basic_LSTM损失率 转换为模型的 3 类收益率预测值与真实值的对比准确率： ?...为了进一步验证模型对于股票预测的准确性，我们把选股的标准从模型输出的预测变为模型最终预测前的激活值。由于我们将预测目标分为了三类(高、中、 低)，神经网络会选择激活值最大的类别，作为预测类别。...因此，激活值实际上 反映了模型对个股未来收益的预测概率。 基于此，我们重新构建三类股票组合，每一期，选择激活值最大的 30%的股票最 为对应组合: ?
其实我一开始自己也没绕出来的，最初想到的是使用Dictionary，键值对的方式存数据，但是一开始没想那么多，就一顿猛操作，发现有一个问题 不能存在相同键？？？？...+ ": " + ht[k]); } Console.ReadKey(); } } Hashtable和Dictionary都存在一个问题不能存在相同键的问题...；value用于存储对应于key的值。...[key]值一一对应的存入该泛型 通过某一个一定的[key]去找到对应的值 3.HashTable和Dictionary的区别： (1).HashTable不支持泛型，而Dictionary...Hashtable 的元素属于 Object 类型，所以在存储或检索值类型时通常发生装箱和拆箱的操作，所以你可能需要进行一些类型转换的操作，而且对于int,float这些值类型还需要进行装箱等操作，非常耗时
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
