RNN Regressor 循环神经网络

学习资料:

• 代码链接
• 机器学习-简介系列 RNN
• 机器学习-简介系列 LSTM
• Tensorflow RNN教程

生成序列¶

这次我们使用RNN来求解回归(Regression)问题. 首先生成序列sin(x),对应输出数据为cos(x),设置序列步长为20，每次训练的BATCH_SIZE为50.

搭建模型¶

然后添加LSTM RNN层，输入为训练数据，输出数据大小由CELL_SIZE定义。因为每一个输入都对应一个输出，所以return_sequences=True。 每一个点的当前输出都受前面所有输出的影响，BATCH之间的参数也需要记忆，故stateful=True

最后添加输出层，LSTM层的每一步都有输出，使用TimeDistributed函数。

训练¶

设置优化方法，loss函数和metrics方法之后就可以开始训练了。 训练501次，调用matplotlib函数采用动画的方式输出结果。