15、时间序列预测与循环神经网络：LSTM与GRU的深入解析

时间序列预测与循环神经网络：LSTM与GRU的深入解析

1. LSTM模型构建与数据处理

在时间序列预测中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常有效的工具。下面我们详细介绍如何使用CNTK创建LSTM模型以及处理数据。

1.1 创建LSTM模型

要创建一个模型，我们将构建一个包含长短期记忆（LSTM）单元的单向循环神经网络。以下是具体的代码实现：

public static Function CreateModel(Variable input, int outDim, int LSTMDim,
int cellDim, DeviceDescriptor device, string outputName)
{
    Func<Variable, Function> pastValueRecurrenceHook = (x) =>
    CNTKLib.PastValue(x);
    Function LSTMFunction = LSTMPComponentWithSelfStabilization<float>(input,
    new[] { LSTMDim }, new[] { cellDim }, pastValueRecurrenceHook,
    pastValueRecurrenceHook, device)?.Item1;
    Function lastCell = CNTKLib.SequenceLast(LSTMFunction);
    var dropOut = CNTKLib.Dropout(lastCell,0.2, 1);