11、使用TensorFlow和Keras进行时间序列与文本数据的RNN建模

使用TensorFlow和Keras进行时间序列与文本数据的RNN建模

1. 时间序列数据的RNN建模

1.1 TensorFlow中的RNN变体

1.1.1 LSTM在TensorFlow中的应用

简单RNN架构由于梯度爆炸和梯度消失问题，并不总是有效，因此常使用改进的RNN架构，如LSTM网络。TensorFlow提供了创建LSTM RNN架构的API。在之前的示例中，将简单RNN更改为LSTM网络，只需更改单元类型，代码如下：

cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(state_size)

其余代码保持不变，因为TensorFlow会为你创建LSTM单元内的门。完整的LSTM模型代码可在指定的笔记本中找到。不过，使用LSTM时，为了获得与基本RNN相近的结果，需要运行600个周期。这是因为LSTM需要学习更多参数，所以需要更多的训练迭代。对于简单示例，这似乎有些过度，但对于大型数据集，LSTM比简单RNN表现更好。LSTM架构模型的输出如下：
| 指标 | 值 |
| ---- | ---- |
| train mse | 0.0020806745160371065 |
| test mse | 0.01499235536903143 |
| test rmse | 0.12244327408653947 |

以下是将简单RNN转换为LSTM的流程：

graph LR