rnn 예측 예제

그런 다음 다음 주가를 예측하려고 시도하고 예측이 정확하지 않습니다. 예제의 핵심은 LSTM이 입력 출력 쌍뿐만 아니라 시퀀스를 학습할 수 있다는 것입니다. 시퀀스에서 다음 단계를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 현재 시간(t)을 감안할 때 시퀀스(t+1)에서 다음 번에 값을 예측할 수 있으며, 현재 시간(t)과 이전 두 시간(t-1 및 t-2)을 입력 변수로 사용할 수 있습니다. 단어 수는 매개 변수로 남아 있습니다. 여기에 표시된 예제에 50을 사용하므로 네트워크에 50개의 단어를 제공하고 51번째 를 예측하도록 교육합니다. 네트워크를 교육하는 다른 방법은 시퀀스의 각 지점에서 다음 단어를 예측하도록 하는 것입니다. 여기서 사용되는 구현이 반드시 최적(허용되는 최상의 솔루션은 없지만 잘 작동)은 아닙니다! 이러한 모델은 예측하지 않으며, 현재 값 1단계를 다소 모호하게 추정합니다. 사진에서 볼 수 있듯이 예측은 원본 데이터를 이동합니다. 이 데이터에 대 한 하나는 훨씬 더 나은 RMSE를 달성할 수 있습니다 33.7 신경망 없이, 코드의 한 줄에: 나는 타임 시리즈 예측에 관심이 있어요, 주로 주식/상품 등, 그리고 이러한 의견에 다른 사람으로 같은 문제가 발생 했습니다., 즉, 어떻게 예측 데이터가 이미 있는 기간 내에 대부분 제약을 받는 경우? 빨간색 선은 1,2,3 등 단계에 대한 실제 예측이 아닙니다. 데이터에서 볼 수 있듯이 T+1을 예측하기 위해 T 시점의 REAL 값을 알아야 하며 이 설정에서 예측을 기반으로 하지 않습니다. 예를 들어 하이퍼옵트를 사용하여 LTSM의 하이퍼매개 변수 최적화를 수행할 수 있습니까? 이 섹션에서는 이러한 과제를 쉽게 하기 위한 템플릿으로 다변량 다단계 열계 예측을 위한 데이터 준비 및 모델링에 대한 짧은 예제를 제공합니다.

모멘텀 기반 알고리즘. 그들은 과거의 최근 값이 올라가거나 내려가는지 여부에 따라 예측합니다(정확한 값이 아님). 예를 들어, 그들은 가격이 합리적인 소리 지난 일 동안 떨어졌다 경우, 다음 날 가격이 낮을 가능성이 말할 것이다. 그러나 더 복잡한 모델인 LSTM 모델을 사용합니다. 따라서 미래에 예측하는 단계수에 관계없이 향후 모든 예측 단계에 대해 동일한 답변을 계속 얻을 수 있습니다. 유사한 모방 동작은 앞서 여러 시간 단계를 예측할 때도 발생합니다(예: 앞의 두 단계를 예측하는 경우 모델은 이전 두 시간 단계를 출력하는 방법을 학습합니다). LSTMS의 입력 구조는 위에서 설명한 대로 [샘플, 시간 단계, 기능]입니다. 실제로 위의 검색에 대한 예가 있습니다(창 메서드의 섹션 참조). 그림 3 RNN 모델이 학습 데이터의 규모에서 숫자를 예측해야 하는 경우매우 슬픈 예입니다. 안녕하세요 제이슨, Joaco, 나는 또한 당신이 말한 것에 동의 🙂 비슷한 예를 기대하고 있다.

그러나 첫 번째 예제에서와 같이 시간 단계와 look_back을 1로 설정하면 시퀀스를 전혀 학습하지 않습니다.