高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。...在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来的股票价格。将使用PyTorch库，它是最常用的深度学习的Python库之一。...复制代码 接下来，我们将把我们的数据集分为训练集和测试集。LSTM算法将在训练集上进行训练。然后，该模型将被用来对测试集进行预测。预测结果将与测试集的实际值进行比较，以评估训练模型的性能。...对于时间序列预测来说，将数据标准化是非常重要的。我们将对数据集进行最小/最大缩放，使数据在一定的最小值和最大值范围内正常化。...如果在测试数据上应用归一化，有可能会有一些信息从训练集泄露到测试集。 下一步是将我们的数据集转换成张量，因为PyTorch模型是使用张量进行训练的。
在这篇文章中，我展示了一系列方法，可以用来估计针对你的情况需要多少训练数据来进行机器学习。 我希望这些方法中的一个或多个可以帮助你理解你所解决的问题的的难度和它如何与归纳问题的核心紧密结合起来的。...一般地，你可能会有其他更多的问题，例如： 我应该从数据库中选取多少条记录？ 需要多少样本数据才能达到理想的性能？ 训练集要多大才能达到模型性能的充分估计？ 需要多少数据才能证明一个模型比另一个好？...这增加了灵活性和更强大的功能，但往往需要更多的数据。 事实上，像深度学习这样的非线性算法可以在得到更多数据的后得到提升。...我会建议你用自己的数据和一个性能良好的算法（如随机森林）进行研究。 设计一个评估模型计算鞥努力与训练数据集大小的关系的研究。...The Unreasonable Effectiveness of Data, (and Peter Norvig’s tal 总结 在这篇文章中，你有了一套思考和解答这个问题的思路： 机器学习需要多少数据进行训练
在训练期间，每个epoch结束后都对内部状态进行重置。在进行预测时，我们将不会在预测中间重置内部状态。事实上，诶吗希望模型形成状态，因为我们预测测试数据集的每个时间步。...理论上似乎是一种好办法，但是需要进行验证。而且，其他在预测前初建模型的方法也可能有用。 更新模型。可以在步进验证的每个时间步中更新模型。...需要进行实验来确定从新开始重拟合该模型或者通过另外几个训练epoch（包括新样本）更新权值是否能获得更好的结果。 输入时间步。LSTM 输入支持单样本采用多个时间步。...需要进行实验来确认将滞后观察作为时间步是否能获得更好结果。 输入滞后特征。滞后观察可作为输入特征。需要实验确定包括滞后观察是否能像AR(k)线性模型那样带来任何好处。 输入误差序列。...需要进行实验以观察这是否能带来任何好处。 学习非静态。LSTM网络也许能学习数据中的趋势并作出合理的预测。需要进行实验以观察LSTM是否能学习和有效预测留在数据中的暂时性独立结构，如趋势和季节性。
03 测试框架 数据拆分 我们将洗发水销售数据分为两部分：训练集和测试集。 头两年的数据将用于训练数据集，其余一年的数据将用于测试集。 将使用训练数据集开发模型，并对测试数据集进行预测。...测试数据集的每个时间步长将每次走一步。 将使用模型对时间步长进行预测，然后将测试集中的实际预期值用于下一个时间步长的预测模型。...在拟合模型并进行预测之前，在数据集上执行以下三个数据变换。 转换时间序列数据使其稳定。 具体来说，a lag=1差异来消除数据的增长趋势。 将时间序列转化为监督学习问题。...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）。 因此，预计模型拟合将有一些差异。 理想情况下，将使用更多的训练时期（如1500），但是被截断为1000以保持运行时间合理。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10分钟本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。 使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。...让我们看一下数据的形状： df.shape(5203,5) 现在让我们进行训练测试拆分。这里我们不能打乱数据，因为在时间序列中必须是顺序的。...然后我们将dataX和dataY列表转换为数组，它们以数组格式在LSTM中进行训练。 我们来看看形状。...grid_search = grid_search.fit(trainX,trainY) 由于进行了超参数搜索，所以这将需要一些时间来运行。...在多元时间序列预测中，需要通过使用不同的特征来预测单列，所以在进行预测时我们需要使用特征值（目标列除外）来进行即将到来的预测。
基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...model.add(LSTM(input_shape=(None, 1), units=100, return_sequences=False))中就不需要执行 model.add(LSTM(units...通常情况，我们不需要访问 cell state，除非想设计复杂的网络结构时。例如在设计 encoder-decoder 模型时，我们可能需要对 cell state 的初始值进行设定。...如果input 数据包含多个时间步，则这个hidden state 是最后一个时间步的结果 2.return_sequences=True && return_state=False LSTM(1, return_sequences...lstm1 存放的就是全部时间步的 hidden state。
参考链接： 在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测 原文链接：http://tecdat.cn/?p=8145 顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。...诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 ...接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。LSTM算法将在训练集上进行训练。然后将使用该模型对测试集进行预测。将预测结果与测试集中的实际值进行比较，以评估训练后模型的性能。 ...由于我们对训练数据集进行了标准化，因此预测值也进行了标准化。我们需要将归一化的预测值转换为实际的预测值。 ...您可以尝试在LSTM层中使用更多的时期和更多的神经元，以查看是否可以获得更好的性能。
数据准备 在我们用数据集训练模型之前，我们必须对数据进行一些变换。 在训练和预测之前，我们需要进行对数据集执行以下三个操作。 使时间序列数据变为稳定序列。具体而言，进行一次差分以消除数据的增长趋势。...预测过程中，我们需要对数据进行相反的变换，使其变回它们的原始尺度，而后再给出预测结果并计算误差。 LSTM模型 我们将使用一个基本的有状态LSTM模型，其中1个神经元将被1000次迭代训练。...理想情况下，我们应该增加更多的迭代次数（如1500次），但是为了保证运行时间的可接受性我们将其缩减为1000次。 该模型将使用高效的ADAM优化算法和均方误差函数进行训练。...在网络配置时需要考虑的另一个问题是，在模型训练的过程中它的表现如何。 我们可以在每一次迭代之后都对模型在训练集和测试集上的性能进行评估，以了解是否存在过拟合或者欠拟合的问题。...我们还发现过拟合的问题已经解决，整个1000次迭代过程中测试集误差持续下降，这可能也意味着需要更多的训练次数来利用这个特性。
在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。...norm 我们还希望数据具有统一的频率——在这个例子中，有这5年里每天的石油价格，如果你的数据情况并非如此，Pandas有几种不同的方法来重新采样数据以适应统一的频率，请参考我们公众号以前的文章 对于训练数据我们需要将完整的时间序列数据截取成固定长度的序列...更大的参数意味着模型更复杂和更长的训练时间，所以这里我们可以使用这两个参数灵活调整。...这里需要注意的是，根据训练模型时选择的参数，你预测的越长（远），模型就越容易表现出它自己的偏差，开始预测平均值。因此，如果没有必要，我们不希望总是预测得太超前，因为这会影响预测的准确性。...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...norm 我们还希望数据具有统一的频率——在这个例子中，有这5年里每天的石油价格，如果你的数据情况并非如此，Pandas有几种不同的方法来重新采样数据以适应统一的频率，请参考我们公众号以前的文章 对于训练数据我们需要将完整的时间序列数据截取成固定长度的序列...更大的参数意味着模型更复杂和更长的训练时间，所以这里我们可以使用这两个参数灵活调整。...我们在这个时间序列的中间从不同的地方进行预测，这样我们就可以将预测与实际发生的情况进行比较。我们的预测程序，可以从任何地方对任何合理数量的步骤进行预测，红线表示预测。...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。 本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。...如果将其转换为数值(例如，提取时间戳(以秒为单位))并将其作为建模时的特性添加，那么循环特性将丢失。因此，我们需要做的第一件事就是设计一些能够抓住周期性趋势的特性。...数据是时间序列或序列。对于序列建模，我们将选择具有LSTM层的递归神经网络的Tensorflow实现。 LSTM网络的输入是3D张量： （样本，时间步长，功能） 样本—用于训练的序列总数。...使用训练好的模型，我们可以预测值并将其与原始值进行比较。...使用训练好的模型，我们可以预测值并将其与原始值进行比较。 ? 中位数绝对误差为0.34摄氏度，平均值为0.48摄氏度。 要预测提前24小时，唯一需要做的就是更改超参数。
使用LSTM预测降雨时间序列 本文将介绍如何使用长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络来预测降雨时间序列。...与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当不稳定的。LSTM网络能够捕捉和记忆长序列中的信息，因此非常适用于降雨时间序列数据。...LSTM预测降雨的好处 LSTM网络在降雨时间序列预测中具有以下优势： 「捕捉长期依赖关系」：LSTM的记忆单元使网络能够记住并利用来自较早时间步的信息，这对于建模具有长期依赖关系的降雨模式至关重要。...) 数据载入 在所有数据中随机选择数据进行训练，验证，预测。...= torch.nn.MSELoss() 将模型加载到GPU LSTM = LSTM_Time_Series().cuda() 模型训练 定义train_epoch等训练、验证、测试的函数 def
防御对抗样本攻击一个直观有效的方式就是对抗训练比如Free adversarial training 和Fast adversarial training，但问题是对抗训练比正常的训练要慢，主要原因在于对抗训练需要模型格外引入对抗样本进行训练...在该论文中作者为对抗训练的理论工作添砖加瓦，作者提出了一种在训练集中寻找核心子集的方法，并在该核心子集中进行对抗训练，它可以自适应于当前的一些对抗训练的方法并能大大缩短训练时间。...该论文要寻找核心子集的范围更大，它要在干净样本集和对抗样本集这个更大的集合中去寻找核心子集，利用该核心子集去进行对抗训练从而使得模型在保证分类精度的条件下，训练时间能够大大缩短。...综上可知对于对抗训练，损失函数关于神经网络参数的梯度可以表示为 该论文的算法示意图如下所示，训练一开始模型需要在全部数据集进行训练轮，然后进行核心子集的选取（先生成对抗样本，然后计算梯度计算，最后利用贪心算法进行选取样本...可以直观的发现，在与全数据集进行对抗训练的模型相比，经过本文提出的对抗训练方法在损失较小的分类精度的情况下，大大缩短了时间能耗。
将有状态的LSTM网络模型与训练数据进行拟合。 4. 根据测试数据评测静态的LSTM模型。 5. 报告预测的性能。...理论上似乎是一种好办法，但是需要进行验证。而且，其他在预测前初建模型的方法也可能有用。 更新模型。可以在步进验证的每个时间步中更新模型。...需要进行实验来确定从新开始重拟合该模型或者通过另外几个训练epoch（包括新样本）更新权值是否能获得更好的结果。 输入时间步。LSTM 输入支持单样本采用多个时间步。...需要进行实验来确认将滞后观察作为时间步是否能获得更好结果。 输入滞后特征。滞后观察可作为输入特征。需要实验确定包括滞后观察是否能像AR（k）线性模型那样带来任何好处。 输入误差序列。...需要进行实验以观察这是否能带来任何好处。 学习非静态。LSTM网络也许能学习数据中的趋势并作出合理的预测。需要进行实验以观察LSTM是否能学习和有效预测留在数据中的暂时性独立结构，如趋势和季节性。
长短期记忆网络 长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，使用时间反向传播进行训练，可以解决梯度消失的问题。 它可用于创建大型循环网络，进而可用于解决机器学习中的序列问题并获得最新结果。...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。...该模型可能需要更多模块，并且可能需要针对更多时期进行训练。 ?...批次之间具有内存的堆叠式LSTM 最后，我们将看看LSTM的一大优势：事实上，将LSTM堆叠到深度网络体系结构中就可以对其进行成功的训练。...Epoch 1/1 1s - loss: 0.0016 Train Score: 20.49 RMSE Test Score: 56.35 RMSE 从对测试数据集的预测误差来看，模型需要更多的训练时间
p=17748 在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测。...探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理 变量转换 预测建模 LSTM...在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。 首先让我们清理 训练数据集。...如果未进行促销，则应将“促销”中的NaN替换为零 我们合并商店数据和训练集数据，然后继续进行分析。 第一，让我们按销售量、客户等比较商店。...促销仅在工作日进行。 客户倾向于在星期一（促销）和星期日（没有促销）购买更多商品。 我看不到任何年度趋势。仅季节性模式。
下载波动性标准普尔500数据集，时间范围是：2011年2月11日至2019年2月11日。我的目标是采用ANN和LSTM来预测波动性标准普尔500时间序列。...删除不需要的列，然后将“日期”列转换为时间数据类型，并将“日期”列设置为索引。...当监测到loss停止改进时，结束训练。 patience =2，表示经过数个周期结果依旧没有改进，此时可以结束训练。 人工神经网络的训练时间为100个周期，每次用1个样本进行训练。...LSTM LSTM网络的构建和模型编译和人工神经网络相似。 LSTM有一个可见层，它有1个输入。 隐藏层有7个LSTM神经元。 输出层进行单值预测。 LSTM神经元使用Relu函数进行激活。...LSTM的训练时间为100个周期，每次用1个样本进行训练。
简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。...由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 ...目的：学会使用tf.keras构建lstm神经网络进行一个基本的时间序列数据预测（入门版），基于官方案例-预测天气数据进行学习。 ...loss上升，val_loss上升：网络结构设计问题，训练超参数设置不当，数据集需要清洗等问题，最差情况。...总结： 对keras创建Lstm神经网络的流程大致有了一个了解，下来需要进一步了解具体的原理进行深入的学习，这样的模型参数设置，和结果的好坏才有更准确的把握。
与ARIMA等模型相比，LSTM的一个特殊优势是数据不一定需要是稳定的（常数均值，方差和自相关），以便LSTM对其进行分析。...自相关图，Dickey-Fuller测试和对数变换 为了确定我们的模型中是否存在平稳性： 生成自相关和偏自相关图 进行Dickey-Fuller测试 对时间序列进行对数变换，并再次运行上述两个过程，以确定平稳性的变化...虽然这在技术上没有拒绝零假设所需的5％显着性阈值，但对数时间序列已显示基于CV度量的较低波动率，因此该时间序列用于LSTM的预测目的。 LSTM的时间序列分析 现在，LSTM模型用于预测目的。...数据处理 首先，导入相关库并执行数据处理 LSTM生成和预测 模型训练超过100期，并生成预测。...10天 50天 我们可以看到测试误差在10天和50天期间显着降低，并且考虑到LSTM模型在预测时考虑了更多的历史数据，消耗的波动性得到了更好的预测。
2) 数据角度: SOTA的方法（如CLIP、ALBEF等）都在从web上收集到的图文对上进行预训练。...与使用预训练的目标检测器进行视觉特征提取相比，使用ViT更易于计算，并且已被较新的方法采用。...为了预训练一个既有理解能力又有生成能力的统一模型，作者提出了多模态混合编码器-解码器（MED），这是一个多任务模型，可以在以下三种结构之一中运行： 1) 单模态编码器，分别对图像和文本进行编码。...每个图像-文本对仅需要一次通过计算较重的视觉Transformer的正向传递，而三次通过文本转换器的正向传递，以激活不同的结构以计算如下所述的三个损失函数。...为了在利用多任务学习的同时进行有效的预训练，文本编码器和文本解码器共享除SA层之外的所有参数。原因是编码和解码任务之间的差异最好由SA层捕获。
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