8、可以进行网络的融合(网络快照)或者不同模型之间的融合。 9、batch size:batch size这个还是需要去适当调整的,看相关的blogs,一般设置不会超过128,有可能也很小,在我目前的任务中,batch size =16有不错的效果。 10、迭代次数(epoch):根据自己的task、model、收敛速度、拟合效果设置不同的值 11、LSTM中的hidde...
bilstm = nn.LSTM(input_size=27, hidden_size=5, bidirectional=True) # 输入input维度应为:[sequence length, batch size, input_size]即需通过torch.transpose(0, 1)改变维度 inputs shape: [27, 26, 27] # 隐藏定义:[Bilstm:2 x 层数默认:1, batch_size:26, 每个单元包含隐藏单元:5] h0 shape...
遗传算法是一种启发式搜索算法,它通过模拟自然选择和遗传学原理来寻找问题的最优解。在这里,我们将每个可能的LSTM模型配置编码为一个染色体(即GA的个体),并使用遗传算法来搜索最优的超参数组合。 函数首先解码GA的解,将其转换为整数形式的超参数,如LSTM层中的神经元数量、训练轮数(epochs)和批次大小(batch_size)。
model.add(LSTM(units=number_units)) model.add(Dropout(dropout_fraction)) # Output layer model.add(Dense(1)) Python 代码片段概述了 LSTM 长短期记忆 RNN 循环神经网络模型的结构。LSTM 模型是一种特殊的 RNN,非常适合基于时间序列数据进行预测,这使得它们对于算法交易非常有用,在算法交易中可以使用过去的股...
LSTM的input_shape=(时间步长,特征数),其实就是一个样本输入的形状。 5、训练 LSTM 模型 # 训练 LSTM 模型model.fit(X_train,Y_train,epochs=100,batch_size=32) X_train是一个(4132,30,5)的三维数组;(样本数,时间步长,特征数) Y_train是一个(4132,1)的二维数组;(样本数,标签) ...
确定模型训练的epoch和batch size(关于模型的这两个参数具体解释戳这里) 一般来说LSTM模块的层数越多(一般不超过3层,再多训练的时候就比较难收敛),对高级别的时间表示的学习能力越强;同时,最后会加一层普通的神经网路层用于输出结果的降维。典型结构如下: ...
LSTM的时间序列分析 现在,LSTM模型用于预测目的。 数据处理 首先,导入相关库并执行数据处理 LSTM生成和预测 模型训练超过100期,并生成预测。 #生成LSTM网络model = Sequential()model.add(LSTM(4,input_shape =(1,previous)))model.fit(X_train,Y_train,epochs = 100,batch_size = 1,verbose = 2)#生成预测...
在制定交易策略阶段仍用网格搜索的方法选取超参数,模型选取的超参数如下:2 层 LSTM 隐藏层、每个 LSTM 层 50 个神经元、LSTM 层激活函数为 ReLU、最后一层全连接层激活函数为 Sigmoid、优化器为 Adam、Dropout 取 20%、损失函数为 MSE,batch size 为 20、训练轮数 epochs 为 100,在模型训练阶段又新加入了模...
将数据重塑为[data_size]的形状。 # 重塑训练和测试数据 reshape(-1) # 对测试数据进行标准化处理 scaler.transform(test_data).reshape(-1) 现在你可以使用指数移动平均线对数据进行平滑处理。 请注意,你应该只平滑训练数据。 # 现在进行指数移动平均平滑处理 ...
训练模型接下来，我们使用训练数据集来训练 LSTM 模型，共训练了 100 个 epoch（迭代次数）。我们设置了 batch_size 为 32，表示每次迭代时使用的数据量为 32。预测训练完成后，我们使用测试数据集来评估模型的性能，并使用模型来预测新的时间序列数据。这里我们只是简单地展示了如何进行预测，实际应用中可能需要根据...