- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
首先,我必须说,我是人工智能方面的初学者。我遵循了大多数有关股市预测的教程,它们几乎都是相同的。这些教程使用一个数据集并分为两组。第一个是训练集,第二个是测试集。他们正在使用股票的收盘价来训练和制作模型。从该模型中,他们插入包含收盘价并显示两个图表的测试数据集。然后他们说实际的图表和预测的图表几乎相同。本教程的 github 存储库。 - https://github.com/surajr/Stock-Predictor-using-LSTM/blob/master/Stock-Predictor-using-LSTM.ipynb这是我的问题1. 为什么所有这些教程都将收盘价也放入测试集中?他们只想插入日期,对吗?因为我们正在预测收盘价。这很令人困惑。请解释一下。2. 没有人告诉我如何预测 future 7 天的值。那么如果我们有一个模型,如何获得 future 7 天的收盘价?
请帮我澄清一下。非常感谢。
最佳答案
看看这个链接。我认为这会让您朝着正确的方向前进。
https://www.datacamp.com/community/tutorials/lstm-python-stock-market
关于python - 如何使用 LSTM Keras 预测 future 股票,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60273281/
我无法准确理解 LSTM 单元的范围——它如何映射到网络层。来自格雷夫斯 (2014): 在我看来,在单层网络中,layer = lstm 单元。这实际上如何在多层 rnn 中工作? 三层RNN LS
这是代码 model = Sequential() model.add(LSTM(256, input_shape=(None, 1), return_sequences=True)) model.a
为什么我们需要在pytorch中初始化LSTM中的隐藏状态h0。由于 h0 无论如何都会被计算并被覆盖?是不是很像 整合一个一 = 0 一个= 4 即使我们不做a=0,也应该没问题.. 最佳答案 重点
我正在尝试使用 LSTM 在 Deeplearning4j 中进行一些简单的时间序列预测,但我很难让它工作。 我有一个简单的文本文件,其中包含如下所示的数字列表,并希望网络学习预测下一个数字。 有没有
在大量阅读和绘制图表之后,我想我已经提出了一个模型,我可以将其用作更多测试我需要调整哪些参数和功能的基础。但是,我对如何实现以下测试用例感到困惑(所有数字都比最终模型小几个数量级,但我想从小处着手):
我正在尝试实现“Livelinet:用于预测教育视频中的活力的多模式深度循环神经网络”中的结构。 为了简单说明,我将 10 秒音频剪辑分成 10 个 1 秒音频剪辑,并从该 1 秒音频剪辑中获取频谱图
我正在 Tensorflow 中制作 LSTM 神经网络。 输入张量大小为 92。 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn
我正在尝试 keras IMDB 数据的示例,数据形状是这样的: x_train shape: (25000, 80) 我只是把keras例子的原始代码改成了这样的代码: model = Sequen
我需要了解如何使用 torch.nn 的不同组件正确准备批量训练的输入。模块。具体来说,我希望为 seq2seq 模型创建一个编码器-解码器网络。 假设我有一个包含这三层的模块,按顺序: nn.Emb
我很难概念化 Keras 中有状态 LSTM 和无状态 LSTM 之间的区别。我的理解是,在每个批处理结束时,在无状态情况下“网络状态被重置”,而对于有状态情况,网络状态会为每个批处理保留,然后必须在
nn.Embedding() 是学习 LSTM 所必需的吗? 我在 PyTorch 中使用 LSTM 来预测 NER - 此处是类似任务的示例 - https://pytorch.org/tutori
我正在尝试找出适合我想要拟合的模型的正确语法。这是一个时间序列预测问题,我想在将时间序列输入 LSTM 之前使用一些密集层来改进时间序列的表示。 这是我正在使用的虚拟系列: import pandas
我在理解堆叠式 LSTM 网络中各层的输入-输出流时遇到了一些困难。假设我已经创建了一个如下所示的堆叠式 LSTM 网络: # parameters time_steps = 10 features
LSTM 类中的默认非线性激活函数是 tanh。我希望在我的项目中使用 ReLU。浏览文档和其他资源,我无法找到一种简单的方法来做到这一点。我能找到的唯一方法是定义我自己的自定义 LSTMCell,但
在 PyTorch 中,有一个 LSTM 模块,除了输入序列、隐藏状态和单元状态之外,它还接受 num_layers 参数,该参数指定我们的 LSTM 有多少层。 然而,还有另一个模块 LSTMCel
没什么好说的作为介绍:我想在 TensorFlow 中将 LSTM 堆叠在另一个 LSTM 上,但一直被错误阻止,我不太明白,更不用说单独解决了。 代码如下: def RNN(_X, _istate,
有人可以解释一下吗?我知道双向 LSTM 具有前向和反向传递,但是与单向 LSTM 相比,它有什么优势? 它们各自更适合什么? 最佳答案 LSTM 的核心是使用隐藏状态保留已经通过它的输入信息。 单向
我想构建一个带有特殊词嵌入的 LSTM,但我对它的工作原理有一些疑问。 您可能知道,一些 LSTM 对字符进行操作,因此它是字符输入,字符输出。我想做同样的事情,通过对单词的抽象来学习使用嵌套的 LS
我编写了一个LSTM回归模型。它是最后一个LSTM层的BATCH_SIZE=1和RETURN_Sequence=True的模型。我还设置了VERIFICATION_DATA和耐心进行培训。但似乎存在一
给定一个训练有素的 LSTM 模型,我想对单个时间步执行推理,即以下示例中的 seq_length = 1。在每个时间步之后,需要为下一个“批处理”记住内部 LSTM(内存和隐藏)状态。在推理的最开始
我是一名优秀的程序员,十分优秀!