31、时间序列的深度学习：循环神经网络高级应用

时间序列的深度学习：循环神经网络高级应用

在时间序列的深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种强大的工具。不过，要充分发挥其潜力，还需要了解一些高级应用技巧。下面我们将深入探讨这些技巧，并通过温度预测任务来展示它们的效果。

1. RNN基础回顾

在深入高级应用之前，我们先回顾一下RNN的基础知识：
- RNN的工作原理 ：RNN按顺序处理输入序列的时间步，其操作由权重参数决定，权重通过端到端的方式学习。
- LSTM的优势 ：长短期记忆网络（LSTM）能更好地处理长序列，因为它可以解决梯度消失问题，允许过去的信息在后续时间步重新注入。
- Keras RNN层的使用 ：可以使用Keras的RNN层来处理序列数据。

2. 高级应用技巧

接下来，我们将介绍三种高级应用技巧，它们可以帮助我们优化时间序列模型。

2.1 使用循环丢弃法防止过拟合

过拟合是深度学习中常见的问题，在RNN中也不例外。传统的丢弃法在RNN中的应用并不简单，因为在循环层之前应用丢弃法可能会阻碍学习。2016年，Yarin Gal确定了在RNN中正确使用丢弃法的方法：在每个时间步应用相同的丢弃掩码，而不是随机变化的掩码。

在Keras中，每个循环层都有两个与丢弃法相关的参数： dropout 和 recurrent_dropout 。下面是一个添加了循环丢弃法的LSTM模型示例：