54、循环神经网络：处理长序列的有效方法

循环神经网络：处理长序列的有效方法

1. 时间序列预测中的误差处理

在进行时间序列预测时，为预测结果添加误差范围往往是很有用的。一种实现方法是使用蒙特卡罗丢弃法（MC dropout）：
1. 在训练期间使用 recurrent_dropout 。
2. 在推理时，通过调用 model(X, training=True) 保持丢弃法处于激活状态。
3. 多次重复上述步骤以获得多个略有不同的预测结果。
4. 计算每个时间步这些预测结果的均值和标准差。

2. 解决短期记忆问题

由于数据在循环神经网络（RNN）中传输时会经历各种变换，每个时间步都会丢失一些信息。一段时间后，RNN 的状态几乎不包含最初输入的任何痕迹，这可能会成为一个阻碍。为了解决这个问题，引入了具有长期记忆的各种类型的单元，其中最流行的是长短期记忆（LSTM）单元。

2.1 LSTM 单元

LSTM 单元由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并在多年来由多位研究人员逐步改进。如果将 LSTM 单元视为一个黑盒，它的使用方式与基本单元非常相似，但性能要好得多，训练收敛更快，并且能够检测数据中的长期模式。

在 Keras 中，可以简单地使用 LSTM 层代替 SimpleRNN 层：

import tensorflow as tf

model = tf.k