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。...然而，随着科技的进步，从股票市场获得稳定财富的机会增加了，这也帮助专家们找到最有信息的指标，做出更好的预测。市场价值的预测对于实现股票期权购买的利润最大化和保持低风险具有重要意义。...RNN已被证明是处理序列数据的最强大的模型之一。LSTM是最成功的RNNs架构之一。LSTM引入了记忆单元，它是一种计算单元，取代了网络隐含层中的传统人工神经元。...在这个阶段，基于谷歌的历史数据用于预测未来价格。...TensorFlow backend.
TIMESTEPS-1个采样点来预测第TIMESTEPS点的值。...lstm_model(X,y): # 创建深度LSTM，深度为 HIDDEN_SIZE lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE..., state_is_tuple=True) # 将 lstm_cell 变为多层RNN，层数为NUM_LAYERS cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell...([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...HIDDEN_SIZE]) # 创建一个全连接层，1 表示输出的维度为1，即做的是 n×HIDDEN_SIZE 的矩阵 和 HIDDEN_SIZE×1的矩阵相乘。
但令人失望的是，当需预测信息和相关信息距离较远时，原始 RNN结构的传输的效率并不让人满意。...LSTM 是一种经过精心巧妙设计的 RNN 网络，尽管 LSTM和原始 RNN 总的来看都会三大层，即输入层、隐含层、输出层。...但是 LSTM和原始 RNN 在隐含层设计上有较大的差异，主要是 LSTM 是在隐含层具备特 殊的 cell 结构。我们用下面两个对比图来进行较好的说明。 ? 原始 RNN 的隐含层设计 ?...比如 f=0 时，表示 的所有信息都会被遗 忘，f=1 时表示 的信息都会被保存。 让我们回头看看语义预测的例子中来基于已经看到的词去预测下一个词。...样本内训练 经过100次迭代，已经能够观察到训练收敛的结果。 ? ? 基于上图的基本的两层 RNN 网络结构，得到的损失率如下图: ?
RNN 递归神经网络（RNN）相对于MLP和CNN的主要优点是，它能够处理序列数据，在传统神经网络或卷积神经网络中，样本（sample）输入与输出是没有“顺序”概念的，可以理解为，如果把输入序列和输出序列重新排布...RNN则不同，它保证了输入和输出至少有一端是有序列特征的。...，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。...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
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...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。...我们首先定义超参数 现在我们可以根据我们的模型创建一个回归函数 预测sin函数 测试集 real sin function 一起预测sin和cos函数 测试集 predicted sin-cos function
摘要 预测未来股票的价值一直是大家都很关注的话题，尽管它是非常困难。这种困难来自于股票的非平稳行为，没有任何明确的形式。因此，最好的方式是通过分析股票数据。...为了处理大数据集，目前的默认的方法是使用移动平均线。然而，利用小波变换代替移动平均法对股票信号进行去噪，可以使金融数据平滑，更准确地分解。...这种新的转化、去噪和更稳定的股票数据可以通过非参数统计方法跟踪，如SVR和基于递归神经网络（RNN）的长短时记忆（LSTM）网络来预测未来的股票价格。通过这些方法，人们可以得到更准确的股票预测。
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）。...和回归层的参数 用三个LSTM层和一个线性回归层，用w和b表示，该层提取最后一个长短期内存单元的输出并输出对下一个时间步骤的预测。...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。...然后使用tf.nn.dynamic_rnn计算LSTM输出。并将输出分解为一列num_unrolling的张量。预测和真实股价之间的损失。...首先，为输入（sample_inputs）定义一个占位符，然后与训练阶段类似，定义预测的状态变量（sample_c和sample_h）。最后用tf.nn.dynamic_rnn计算预测。
我们是否可以通过气象图来预测降水量呢？今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。...我们这里使用荷兰皇家气象研究所(也称为KNMI)提供的开放数据集和公共api，来获取数据集并且构建模型预测当地的降水量。...定义问题 最原始的也是最简单的预测视频中的下一帧的内容的方法是使用CNN和LSTM。我们是否可以将预测天气雷达的下一个捕获信号的问题简化为预测视频中的下一帧的问题呢（雷达的讯号也是图像序列）。...为什么是卷积LSTM 如果你对神经网络和深度学习有点熟悉，你可能知道卷积神经网络(CNN)在涉及分析或发现图像中的特定特征和形状的任务上表现非常好。...因此，研究人员在2015年首次提出了一种结合卷积和LSTM层的架构，这样可以预测一系列图像中的下一个图像(他们对其进行基准测试的应用之一是降水预测)，所以本文中也是用类似的模型。
最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long...在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）和CRF（Conditional Random Field，条件随机场），近年来又开始流行深度学习算法RNN...你可以这样理解： LSTM有多种变换形式，但我们只讲解一个简单的。一个Cell由三个Gate（input、forget、output）和一个cell单元组成。...在那个预测下一个词的例子中，如果细胞状态告诉我们当前代词是第三人称，那我们就可以预测下一词可能是一个第三人称的动词。 LSTM实现 原理推到 参数更新方法 。...对应的github代码。 GRU GRU（Gated Recurrent Unit）是LSTM最流行的一个变体，比LSTM模型要简单。 ? RNN与LSTM之间的联系 ? ? ?
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',...模型： lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(size, forget_bias = 0.5) lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper...(lstm_cell, output_keep_prob = keep_prob) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell], num_layers)
最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long Short-Term...在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）和CRF（Conditional Random Field，条件随机场），近年来又开始流行深度学习算法RNN...LSTM 由于梯度消失/梯度爆炸的问题传统RNN在实际中很难处理长期依赖，而LSTM（Long Short Term Memory）则绕开了这些问题依然可以从语料中学习到长期依赖关系。...在那个预测下一个词的例子中，如果细胞状态告诉我们当前代词是第三人称，那我们就可以预测下一词可能是一个第三人称的动词。 LSTM实现 原理推到 参数更新方法 。...GRU GRU（Gated Recurrent Unit）是LSTM最流行的一个变体，比LSTM模型要简单。 ? RNN与LSTM之间的联系 ? ? ? 探讨与思考 ? ? 应用 ? ?
Understanding-LSTMs/ 已存在大量优秀的库可以帮助你基于 LSTM 构建机器学习应用。...与此形成对比，相对缺乏的似乎是关于如何基于 LSTM 建立易于理解的 TensorFlow 应用的优秀文档和示例，这也是本文尝试解决的问题。...图 1．有 3 个输入和 1 个输出的 LSTM 单元 严格说来，LSTM 只能理解输入的实数。一种将符号转化为数字的方法是基于每个符号出现的频率为其分配一个对应的整数。...在这个例子中，LSTM 的输入是一个有 3 个整数的序列（例如：1x3 的整数向量） 网络的常量、权值和偏差设置如下： vocab_size = len(dictionary) n_input = 3...（间隔 1000 步） 代价是标签和 softmax() 预测之间的交叉熵，它被 RMSProp 以 0.001 的学习率进行优化。
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
统计测试和机器学习分析和预测太阳能发电的性能测试和对比 本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。...我们目标是的试图找到性能不佳的太阳能模块。 两个独立的df用于分析和预测。唯一的区别是用于预测的数据被重新采样为每小时的间隔，而用于分析的数据帧包含15分钟的间隔。...建模 下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM，进行建模并比较 对于所有三个模型，都使用预测下一个数据点进行预测。...CNN是一种前馈神经网络，在图像处理和自然语言处理方面表现出了良好的性能。它还可以有效地应用于时间序列数据的预测。...runtime: {round(time_len/60,2)} mins') print(f"CNN-LSTM MSE: {round(mse,2)}") 图18显示了CNN-LSTM模型的预测值与
本着学习tensorflow和RNN的目的，前些天发现了char-rnn https://github.com/karpathy/char-rnn 这个有趣的项目，具体就是基于字符预测下一个字符，比日说已知...hello的前四个字母hell，那我们就可以据此预测下一个字符很可能是o,因为是字符char级别的，并没有单词或句子层次上的特征提取，相对而言比较简单易学。...因为原作者的代码是基于torch写的，为了熟悉tensorflow，我就仔细地研究了一下具体代码，然后改写成基于tf的代码，基于tensorflow的char-rnn-tensorflow， https...://github.com/sherjilozair/char-rnn-tensorflow 恕我直言，有以下三点比较膈应： 代码写的不够直观简洁 另外因为最新tensorflow的部分api有所变化...总的来说，这是一个seq2seq的模型，训练数据用的是周杰伦01年到11年所有歌的歌词，训练数据和代码可以从这里下载 关注微信公众号 datayx 然后回复 周杰伦 即可获取。
查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客（http://cookdata.cn）案例板块。 本案例适合作为大数据专业TensorFlow深度学习实战课程的配套教学案例。...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。...因此本案例的LSTM神经网络使用前一天数据的13个特征作为输入，因此输入层的维度设为13；需要预测出下一天的收盘价，因此输出层的维度设定为1。并且把数据分为训练集和测试集。...可以看到，LSTM模型预测了一个基于当前数据的趋势。...归纳总结 本案例首先介绍了RNN、LSTM神经网络，再用Python实现了LSTM对股票收盘价的预测。
自动求微分 基于梯度的机器学习算法会受益于Tensorflow自动求微分的能力。...作为Tensorflow用户，你只需要定义预测模型的结构，将这个结构和目标函数（objective function）结合在一起，并添加数据，Tensorflow将自动为你计算相关的微分导数。...循环神经网络的这种结构非常适合处理前后有依赖关系的数据样本。由于这种链式的结构，循环神经网络与序列和列表紧密相连。因此，RNN适合处理基于时间的序列，例如：一段连续的语音，一段连续的手写文字。...LSTM（时间递归神经网络）： LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。...LSTM的结构比RNN的复杂得多，如下图所示： ? LSTM的关键是细胞状态，即贯穿图表顶部的水平线： ? LSTM为细胞状态移除或者增加信息，这种精心设计的结构叫做门。LSTM有三种门结构。
RNN是recurrent neural network的简称，中文叫做循环神经网络。 文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...中的元素是每篇文章中的字对应的id列表； 第19-27这9行代码设置卷积神经网络的超参数； 第28-33这6行代码获得能够用于模型训练的特征矩阵和预测目标值； 第28行代码导入tensorflow.contrib.keras...第34行代码导入tensorflow库，取别名tf； 第35行代码重置tensorflow图，加强代码的健壮性； 第36-37行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵X和预测目标值...tf.nn.dynamic_rnn方法动态计算循环神经网络中的结果，outputs是每个细胞的h的结果，state是最后一个细胞的h和c的结果，LSTM网络中h是短时记忆矩阵，c是长时记忆矩阵，想要理解...c和h，请自行查找和学习LSTM理论； 第9行代码获取最后一个细胞的h，即最后一个细胞的短时记忆矩阵，等价于state.h； 第10-11行代码添加全连接层，tf.layers.dense方法结果赋值给变量
常量的概念 在tensorflow中，数据分为几种类型: 常量Constant、变量Variable、占位符Placeholder。...其中： 常量：用于存储一些不变的数值，在计算图创建的时候，调用初始化方法时，直接保存在计算图中 变量：模型训练的参数，比如全连接里面的W和bias 占位符：就是模型每次训练时的样本，当计算图固定时，只需要替换占位符里面的内容...概念上跟spark的DAG图差不多，不过图的模式更固定一些，不像spark还分为action和transform。 常量的简单使用 下面这个例子就是常量最简单的使用例子了，定义a和b两个常量，输出x。...常量的初始化 1 固定初始化、0或1初始化 最常用的初始化方法，就是直接在声明的时候赋予一个初始值，也可以根于指定的shape进行0和1的填充 import tensorflow as tf # tf.constant...import tensorflow as tf import cv2 # 初始化服从指定正态分布的数值 # [ 2.3021064 0.4199094 -0.03323628 0.47499242
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