相关视频：LSTM 神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用拓端，赞27LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发...我们可以编写一个简单的函数将单列数据转换为两列数据集：第一列包含本月的（t）乘客数，第二列包含下个月的（t + 1）乘客数。在开始之前，让我们首先导入要使用的所有函数和类。...该函数有两个参数： 数据集（我们要转换为数据集的NumPy数组）和 look_back，这是用作输入变量以预测下一个时间段的先前时间步数，默认为1。...该网络具有一个具有1个输入的可见层，一个具有4个LSTM块或神经元的隐藏层以及一个进行单个值预测的输出层。默认的Sigmoid激活功能用于LSTM模块。该网络训练了100个时期。...我们可以更好地控制何时在Keras中清除LSTM网络的内部状态。这意味着它可以在整个训练序列中建立状态，甚至在需要进行预测时也可以保持该状态。
在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道如何针对自己的时间序列预测问题实现和开发LSTM网络。...该函数有两个参数： 数据集（我们要转换为数据集的NumPy数组）和 look_back，这是用作输入变量以预测下一个时间段的先前时间步数，默认为1。...该网络具有一个具有1个输入的可见层，一个具有4个LSTM块或神经元的隐藏层以及一个进行单个值预测的输出层。默认的Sigmoid激活功能用于LSTM模块。该网络训练了100个时期。...我们可以更好地控制何时在Keras中清除LSTM网络的内部状态。这意味着它可以在整个训练序列中建立状态，甚至在需要进行预测时也可以保持该状态。...LSTM网络可以以与其他层类型堆叠相同的方式堆叠在Keras中。所需配置的一个附加函数是，每个后续层之前的LSTM层必须返回序列。
在本文中，我们不仅将在Keras中构建文本生成模型，还将可视化生成文本时某些单元格正在查看的内容。就像CNN一样，它学习图像的一般特征，例如水平和垂直边缘，线条，斑块等。...类似，在“文本生成”中，LSTM则学习特征（例如空格，大写字母，标点符号等）。LSTM层学习每个单元中的特征。 我们将使用Lewis Carroll的《爱丽丝梦游仙境》一书作为训练数据。...该模型体系结构将是一个简单的模型体系结构，在其末尾具有两个LSTM和Dropout层以及一个Dense层。...这将是具有512个单位的LSTM层的激活。我们可以可视化这些单元激活中的每一个，以了解它们试图解释的内容。为此，我们必须将其转换为可以表示其重要性的范围的数值。...通过更多的训练或更多的数据可以进一步改善结果。这恰恰证明了深度学习毕竟不是一个完整的黑匣子。 你可以在我的Github个人资料中得到整个代码。
8.2.1 Keras中的实现 训练开始后，可以通过查看模型的性能来了解模型的许多行为。LSTM模型通过调用fit()函数进行训练。...在绘制图像的时候注意！ 针对训练集验证集的划分，Keras还允许指定一个单独的验证数据集，同时拟合模型，该模型也可以使用相同的损失和度量进行评估。...8.2.3 欠拟合 欠拟合模型在训练数据集上表现良好，而在测试数据集上表现较差（泛化能力不好）。这可以从训练损失低于验证损失的图中诊断出来，并且验证损失有一个趋势，表明有可能进一步改进。...图中，在5次训练过程中，欠拟合趋势仍然存在，这可能是需要增加训练轮数的一个更有力的理由。 8.3 调试问题方法 本节概述了在调整序列预测问题时要考虑的最大因素。...如果为False，则使用在训练的最后一步获得的模型权重。
Keras LSTM预期输入模式（X）为维度[ 采样，时间步长，特征 ] 的三维NumPy阵列。 在一个输入数据序列的情况下，维数将是[4,1,5]，因为我们有4行数据，每行1个时间步，每行5列。...本部分分为四个部分： LSTM配置 LSTM训练 LSTM评估 LSTM完整示例 LSTM配置 我们希望LSTM做出一步式预测，我们已经在数据集的格式和形状中定义了这些预测。...我们可以通过将LSTM层上的状态参数设置为True并手动管理训练时期来使状态成为有状态，以确保在每个序列之后重置LSTM的内部状态。...在一个时期内，我们可以在每个序列上拟合模型，确保在每个序列之后重置状态。 考虑到问题的简单性，模型不需要长时间的训练; 在这种情况下只需要250个时期。...在训练期间以及在评估期间再次以相同的顺序显示序列。随机化序列的顺序，使序列1和2适合于一个时期，这可能会改善模型泛化到新的看不见的字母相同的序列。 你有没有探索这些扩展？ 在下面的评论中分享你的结果。
单一特征的一对一序列问题 在本节中，我们将看到如何解决每个时间步都有一个功能的一对一序列问题。...样本是输入数据中样本的数量。输入中有20个样本。时间步长是每个样本的时间步长数。我们有1个时间步。最后，特征对应于每个时间步的特征数量。每个时间步都有一个功能。...： model.fit(X, Y, epochs=2000, validation_split=0.2, batch_size=5) 我们为2000个时期训练模型，批量大小为5。...具有多个特征的一对一序列问题 在最后一节中，每个输入样本都有一个时间步，其中每个时间步都有一个特征。在本节中，我们将看到如何解决输入时间步长具有多个特征的一对一序列问题。 创建数据集 首先创建数据集。...为了提高准确性，我们将减小批量大小，并且由于我们的模型更加复杂，现在我们还可以减少时期数。以下脚本训练LSTM模型并在测试数据点上进行预测。
单一特征的一对一序列问题 在本节中，我们将看到如何解决每个时间步都有一个功能的一对一序列问题。...样本是输入数据中样本的数量。输入中有20个样本。时间步长是每个样本的时间步长数。我们有1个时间步。最后，特征对应于每个时间步的特征数量。每个时间步都有一个功能。...具有多个特征的一对一序列问题 在最后一节中，每个输入样本都有一个时间步，其中每个时间步都有一个特征。在本节中，我们将看到如何解决输入时间步长具有多个特征的一对一序列问题。 创建数据集 首先创建数据集。...为了提高准确性，我们将减小批量大小，并且由于我们的模型更加复杂，现在我们还可以减少时期数。以下脚本训练LSTM模型并在测试数据点上进行预测。..., verbose=1) 下一步是在测试数据点上测试我们的模型。
具有单输出层的多标签文本分类模型 在本节中，我们将创建具有单个输出层的多标签文本分类模型。 在下一步中，我们将创建输入和输出集。输入是来自该comment_text列的注释。 ...以下脚本创建模型。我们的模型将具有一个输入层，一个嵌入层，一个具有128个神经元的LSTM层和一个具有6个神经元的输出层，因为我们在输出中有6个标签。...具有多个输出层的多标签文本分类模型 在本节中，我们将创建一个多标签文本分类模型，其中每个输出标签将具有一个 输出密集层。...，我们在输出中的所有6个密集层都有 精度 。...，在第一个时期之后，测试（验证）的准确性并未收敛。
季节性自回归综合移动平均数(SARIMA) SARIMA将季节性效应加入到ARIMA模型中。如果时间序列中存在季节性，则可以在预测中使用该模型。...它们需要一些数据，学习起来比监督模型更复杂。一旦你掌握了它们，它们可以被证明是非常强大的，这取决于你的数据和你的具体用例。 要学习LSTM，Python中的Keras[5]库是一个不错的选择。...为了进一步进行模型选择，将需要定义一个指标来评估你的模型。预测中一个非常常用的模型是平均平方误差。这个指标测量每个时间点的误差并取其平方。这些平方误差的平均值被称为平均平方误差。...当然，如果要建立一个短期预测模型，使用三年的数据是没有意义的：我们会选择一个与在现实中预测的时期相当的评估期。 时间序列交叉验证 训练测试分割的风险在于，只在一个时间点上进行测量。...第二个模型将基于前15年的数据（10个训练，5个测试）等。这可以很好地工作，但缺点是每个模型在训练数据中使用的年数不相同。
换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。有两种预测方法：开环预测和闭环预测。开环预测仅使用输入数据预测序列中的下一个时间步长。...准备训练数据要预测序列的未来时间步长的值，请将目标指定为训练序列，其值移动一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。预测变量是没有最终时间步长的训练序列。...使用更多隐藏单元可以产生更准确的结果，但更有可能导致对训练数据的过度拟合。要输出与输入数据具有相同通道数的序列，请包含一个输出大小与输入数据的通道数相匹配的全连接层。最后，包括一个回归层。...在每个小批量中，左填充序列，使它们具有相同的长度。trainingOptions("adam", ... MaxEpochs=200, ...训练神经网络指定的训练选项训练 LSTM 网络 。...mean(rmse)预测未来时间步长给定输入时间序列或序列，要预测多个未来时间步的值。对于每个预测，使用之前的预测作为函数的输入。在图中可视化其中一个测试序列。
公式15-2 小批次实例的循环层输出 在这个公式中： Y(t) 是 m × nneurons 矩阵，包含在小批次中每个实例在时间步t的层输出（m是小批次中的实例数，nneurons 是神经元数）。...比线性模型强多了。但还有继续改善的空间，除了在最后的时间步用训练模型预测接下来的10个值，还可以在每个时间步预测接下来的10个值。换句话说，可以将这个序列到矢量的RNN变成序列到序列的RNN。...更加清楚一点，在时间步0，模型输出一个包含时间步1到10的预测矢量，在时间步1，模型输出一个包含时间步2到11的预测矢量，以此类推。...通过变形输入，将每个时间步处理为独立实例（即，将输入从 [批次大小, 时间步数, 输入维度] 变形为 [批次大小 × 时间步数, 输入维度] ；在这个例子中，因为前一SimpleRNN有20个神经元，输入的维度数是...处理长序列 在训练长序列的 RNN 模型时，必须运行许多时间步，展开的RNN变成了一个很深的网络。正如任何深度神经网络一样，它面临不稳定梯度问题（第11章讨论过），使训练无法停止，或训练不稳定。
在 Keras 中，我们可以使用pad_sequences()函数来达到此目标。现在设置max_words变量的值为 500。...图 3 总结一下，我们创建了一个简单的 RNN 模型，其拥有一个嵌入层，一个 LSTM 层和一个全连接层。这其中一共有 233301 个待训练的参数。...训练及评估模型 我们需要先对模型进行编译，包括指定损失函数，训练中想采用的优化器和用于测量的评价指标。设置好合适的参数，其中包含至少一个度量指标：准确率。...我们需要指定两个很重要的训练参数：每一批量中的样本数和训练迭代次数，它们和我们的模型架构一起决定了总体的训练时间。 训练可能需要一段时间，所以可以去喝杯咖啡，或者更好地去跑会步吧。...总结 创建模型的方法有很多种。我们可以尝试不同的架构，网络层及参数，从而不断提高模型的准确率。在这一过程中，我们可以思考，在避免消耗长时间训练的前提下，我们还能做怎样的提升？我们应该如何避免过拟合？
RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。LSTM可用于模型中，以接受输入数据序列并进行预测，例如分配类别标签或预测数值，例如序列中的下一个值或多个值。...我们将使用最近12个月的数据作为测试数据集。 LSTM期望数据集中的每个样本都具有两个维度。第一个是时间步数（在这种情况下为5），第二个是每个时间步的观测数（在这种情况下为1）。...首先，您必须更新对fit函数的调用，以包括对验证数据集的引用。这是训练集的一部分，不用于拟合模型，而是用于在训练过程中评估模型的性能。...如何减少过度拟合：Dropout 这是在训练过程中实现的，在训练过程中，一些图层输出被随机忽略或“ 掉线 ”。 您可以在要删除输入连接的图层之前，在新模型中将Dropout添加为模型。...这具有稳定学习过程并显着减少训练深度网络所需的训练时期的数量的效果。 您可以在网络中使用批量归一化，方法是在希望具有标准化输入的层之前添加一个批量归一化层。
文本分类背景介绍 文本分类是自然语言处理中一个很经典也很重要的问题，它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。...此外经典的TF-IDF方法用来评估一个字词对于文档集或者语料库的一份文章而言的重要程度，是一种计算特征权重的方法，其主要思想是字词的重要性与他在文档中出现的次数成正比，与他在语料库中出现的频率成反比。...为了解决文本表示，我们对文本做进一步的特征处理，因此引入了词嵌入的概念，在深度学习模型中一个词经常用一个低维且稠密的向量来表示，如下所示： ( 0.286, 0.792, -0.177, -0.107,...通过实验结果可以看到每个模型的训练效果，CNN模型的准确率达到最高，而更加复杂的模型效果反而一般，而且在训练耗时方面，CNN以及MLP等模型的训练速度更快，TextCNN以及HAN等模型训练速度相对更慢...实际上在真实的落地场景中，理论和实践往往有差异，理解数据很多时候比模型更重要。通过本文我们将传统本文分类方法以及深度学习模型进行介绍和对比，并利用keras框架对其中的模型进行文本分类实践。
这些变换在预测中反转，以便在计算和误差得分之前将其转换为原始比例。 LSTM模型 我们将使用基于状态的LSTM模型，其中1个神经元适合1000个时期。...需要批量大小为1，因为我们将使用walk-forward验证，并对最终12个月的测试数据进行一步预测。 批量大小为1表示该模型将适合使用在线训练（而不是批次训练或小批量培训练）。...中间值的50％（框）和中位数（绿线）。 05 偏重正则化 权重正则化可以应用于LSTM节点内的偏置连接。 在Keras中，当创建LSTM层时，这是用bias_regularizer参数指定的。...更多细节在这里： https://keras.io/regularizers/ 在本实验中，我们将比较L1，L2和L1L2与基线模型的默认值0.01。...在Keras中，这是通过将kernel_regularizer参数设置为regularizer类来实现的。
训练和测试期间的不同行为 一些Keras层（例如Dropout, BatchNormalization）在训练时期和测试时期表现不同。...LSTM(32)(x) # 在LSTM层中的所有op存在于GPU:0中 with tf.device('/gpu:1'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape...=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) # 在LSTM层中的所有op存在于GPU:1中 请注意，由LSTM层创建的变量不会存在于GPU中：所有的TensorFlow变量总是独立于...如果您想要在不同的GPU上训练同一个模型的多个副本，同时在不同的副本上共享相同的权重，则应首先在一个device scope下实例化您的模型（或多个层），然后以不同的方式多次调用相同的模型实例GPU device...如果你的图使用了Keras学习阶段（训练时期和测试时期不同的行为），那么在导出你的模型之前要做的第一件事就是对学习阶段的值进行硬编码（假设为0，也就是测试模式）到你的图。
在上一个教程中，我们开发了一个多对多翻译模型，如下图所示： ? 这种结构有一个重要的限制，即序列长度。正如我们在图像中看到的，输入序列和输出序列的长度必须相同。如果我们需要不同的长度呢？...即使LSTM的每一个时间步都输出一个隐藏向量，我们会把注意力集中在最后一个，因此参数「return_sequences」 是'False'。...我们需要定义的参数是单元数，这个单元数是输出向量的形状，它需要与英语词汇的长度相同。为什么?这个向量的值都接近于零，除了其中一个单位接近于1。...因为我们使用return_sequence=True，所以LSTM层在每个时间步输出一个向量，所以我们需要在每个时间步应用前面解释过的全连接层层，让其每次预测一个单词。...我们可以在一层的编码器和解码器中增加一层。我们也可以使用预训练的嵌入层，比如word2vec或Glove。最后，我们可以使用注意机制，这是自然语言处理领域的一个主要改进。
p=23792 在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统 在这里，我们探讨了同样的技术是如何协助预测的。...假近邻是指那些在n维空间中接近，但在n+1维空间中明显相距较远的样本。 我们首先描述设置，包括模型定义、训练程序和数据准备。...---- 模型定义和训练设置 在所有四个实验中，我们使用相同的模型定义和训练程序，唯一不同的参数是LSTMs中使用的时间步数。...看起来并不像预期的那样有规律。第一次实验表明，两个架构都无法处理大量的时间段。在每一次尝试中，FNN-LSTM在最开始的时间步数上表现更好。...在这个数据集上，我们当然希望探索其他能够更好地捕捉数据中的高低频率的架构，比如混合模型。但是--如果我们选择可以做一步到位的滚动预测，我们会选择FNN-LSTM。
↑↑↑关注后"星标"炼丹笔记 炼丹笔记干货 作者：杰少，炼丹笔记嘉宾 查看NN模型特征重要性的技巧 简 介 我们都知道树模型的特征重要性是非常容易绘制出来的，只需要直接调用树模型自带的API即可以得到在树模型中每个特征的重要性...本篇文章我们就以LSTM为例，来介绍神经网络中模型特征重要性的一种获取方式。...NN模型特征重要性 01 基本思路 该策略的思想来源于：Permutation Feature Importance，我们以特征对于模型最终预测结果的变化来衡量特征的重要性。...02 实现步骤 NN模型特征重要性的获取步骤如下： 训练一个NN； 每次获取一个特征列，然后对其进行随机shuffle，使用模型对其进行预测并得到Loss； 记录每个特征列以及其对应的Loss； 每个Loss...就是该特征对应的特征重要性，如果Loss越大，说明该特征对于NN模型越加重要；反之，则越加不重要。
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