RNN Regressor 循环神经网络
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RNN Regressor 循环神经网络

作者: Mark JingNB 编辑: 莫烦 发布于: 2016-10-30

学习资料:

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.

2-5-1.png

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。

2-5-2.png


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