时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础 卷积神经网络(CNN)最初设计用于图像识别,但其强...
CNN通过卷积层捕获局部特征,池化层降低数据维度,从而提取时间序列中的模式。对于一维时间序列数据,卷积操作定义为: 3.2 LSTM原理 长短时记忆网络(LSTM)是RNN的一种特殊类型,特别擅长处理长序列数据,通过其独特的门机制(输入门、遗忘门、输出门和细胞状态)来控制信息的流动,从而解决了传统RNN中长期依赖问题。LSTM单元的...
在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础 卷积神经网络(CNN)最初设计用于图像识别,但其强大的特征提取能力同样适用于时间序列数据。CNN通过卷积层捕获局部特征,池化层降低数据维度,从而提取时...
普通的RNN对于处理短的序列数据还行,当数据很长时,就会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。所以又提出了改进版RNN,LSTM。 LSTM LSTM多了什么呢? 看下面的图,很复杂对嘛,我们细细讲解。LSTM多了一个表示cell记忆的值。也就是我们不仅要更新当前cell的输出,我们还要思考,哪些东西可以记在我们的cell里呢,记忆的话,记多少...
LSTM通过引入三个门(输入门、遗忘门、输出门)来解决传统RNN的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM非常适合处理序列数据,如时间序列分析、自然语言处理等。 【2】CNN:CNN是一种深度学习模型,主要用于处理具有网格结构的数据,例如图像(2D网格)和视频(3D网格)。CNN通过卷积层自动提取输入数据的特征,无需手动特征工程。CNN在...
3.2 长短时记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),通过引入门控机制和记忆单元来解决长期依赖问题。在时间序列预测中,LSTM可以捕获数据中的长期模式和时序关系。 LSTM的单元状态更新可以表示为: 其中,ft、it和ot分别是遗忘门、输入门和输出门的输出,C~t是候选单元状态,Ct是单元状...
2.1 LSTM的设计思路 在循环神经网络RNN中我们谈到,RNN不太能够保持长期的依赖,过长的信息容易导致RNN...
LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),通过引入门控机制和记忆单元来解决长期依赖问题。在时间序列预测中,LSTM可以捕获数据中的长期模式和时序关系。 LSTM的单元状态更新可以表示为: 其中,ft、it和ot分别是遗忘门、输入门和输出门的输出,C~t是候选单元状态,Ct是单元状态,ht是隐藏状态,W和b是权重和偏置,σ是sigmoid...
另外,在处理时间序列数据时,RNN和LSTM相比于CNN更适合发现周期性或长期的依赖关系。原因在于:循环结构...
4.1 LSTM算法原理 下图为LSTM简单的结构,可以同RNN算法进行对比 详细算法结构如下: 4.2 下面对结构中的各个部分拆解解释: 1. 如上图红框的流程,称之为门,是由sigmoid函数实现,实现结果为0~1,结果为0代表这条路不能通过,1代表这条可以通过 2. 3. ...