Python实战：长短期记忆网络（LSTM）

最新推荐文章于 2025-05-30 21:48:51 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-30 21:48:51 发布 · 1.5k 阅读 · 15 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #python #lstm

假设有某只股票一段时间内的每日收盘价如下表所示：

日期 收盘价（单位：元）
2024-01-01 100.0
2024-01-02 102.0
2024-01-03 105.0
2024-01-04 103.0
2024-01-05 108.0
2024-01-06 110.0
2024-01-07 109.0
2024-01-08 112.0
2024-01-09 115.0
2024-01-10 113.0 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

# 假设这里的data是上面示例中的股票收盘价数据，将其转换为numpy数组并调整形状为二维（符合模型输入要求）
data = np.array([100.0, 102.0, 105.0, 103.0, 108.0, 110.0, 109.0, 112.0, 115.0, 113.0]).reshape(-1, 1)

# 数据归一化，使用MinMaxScaler将数据归一化到0-1区间，这有助于模型训练
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集，这里简单按照前80%作为训练集，后20%作为测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scal
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
gongdiwudu的专栏
04-08 4585
​在本教程中，您将了解如何使用称为长短期记忆的时间序列模型。 LSTM 模型非常强大，尤其是在设计上保留长期记忆，正如您稍后将看到的。您将在本教程中解决以下主题： 了解为什么您需要能够预测股价走势； 下载数据 - 您将使用从雅虎财经收集的股票市场数据； 分割训练测试数据并执行一些数据标准化； 回顾并应用一些可用于一步预测的平均技术； 激发并简要讨论LSTM 模型，因为它可以提前预测不止一步； 利用当前数据预测和可视化未来股市 ​
数据挖掘实战-python实现基于长短期记忆网络LSTM模型预测茅台股票价格趋势
m0_64336780的博客
06-07 1万+
随着金融数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法和机器学习技术面临着挑战。深度学习算法通过多层神经网络的构建，以及大规模数据的训练和优化，可以从数据中提取更加丰富、高级的特征表示，从而提供更准确、更稳定的预测和决策能力。在金融领域，深度学习算法已经被广泛应用于多个关键任务。首先，风险评估是金融机构必须面对的重要问题之一。深度学习算法可以通过学习大规模的历史数据，识别隐藏在数据中的潜在风险因素，并预测未来的风险情况。其次，欺诈检测是金融行业必不可少的任务。
从零开始用Python实现CNN、LSTM和神经网络
weixin_31569663的博客
05-19 830
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，例如图像。其设计受到生物视觉感知机制的启发，通过模拟人类视觉系统，CNN能够自动并有效地从图像中提取特征。CNN的多层次结构使其在图像识别、分类和检测任务中表现出色。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长期依赖问题时的困难而设计。
Python----循环神经网络（LSTM：长短期记忆网络）
weixin_64110589的博客
05-23 1171
RNN在处理长序列时存在长期依赖问题，即随着序列增长，模型难以记住较早时刻的信息，导致梯度消失或爆炸。为解决这一问题，LSTM（长短期记忆网络）被提出，它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来选择性保留或丢弃信息，从而更好地捕捉长期依赖关系。LSTM的输入门决定新信息的保留程度，遗忘门控制旧信息的遗忘程度，细胞状态则通过选择性更新来存储记忆。虽然LSTM不能完全避免梯度消失或爆炸，但它通过门控机制显著改善了这一问题，使其在处理长序列时表现更优。
长短期记忆神经网络（LSTM）python实现
09-07
《NLP汉语自然语言处理原理与实现》第九章LSTM的python的代码实现，使用python3实现。可运行。
LSTM（长短期记忆神经网络）Pytorch实现入门
weixin_61589188的博客
05-22 2874
LSTM（Long Short-Term Memory）是循环神经网络（RNN）的一种变体。在RNN（Recurrent Neural Network）中，网络的每个时间步都会接受一个输入和一个隐藏状态，并输出一个新的隐藏状态和一个输出。隐藏状态可以看作是网络对过去输入的记忆，它会在每个时间步被更新，并传递到下一个时间步，从而捕捉到序列中的长期依赖关系。
长短时记忆神经网络python代码_所有人都能学会用Python写出RNN-LSTM代码
weixin_39911567的博客
12-05 454
概要我通过玩具代码一边学习一边调试能达到最好的学习效果。本文通过一个简单的python实现，教会你循环神经网络。原文作者@iamtrask说他会在twitter上继续发布第二部分LSTM，敬请关注。废话少说， 给我看看代码12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849...
LSTM 易用代码 (pytorch)
Dilkople的博客
03-06 6118
本文意在飞速使用LSTM，在数学建模中能更加快速。自定义了很多api可供使用。数据输入支持一维数据（单变量预测）或者为二维数据（多变量同时预测）。包含置信区间的计算。推荐使用 jupyter，因为可以保存训练步骤，重写画图代码更加便捷。
python中的lstm：介绍和基本使用方法
weixin_36873225的博客
08-17 3381
在这个例子中，我们创建了一个包含一个 LSTM 层和一个全连接层的序列模型。LSTM 层的单元数为 50，输入形状为 (None, 1)，其中 None 表示序列长度可以是任意值。我们使用了 ‘adam’ 优化器和 ‘sparse_categorical_crossentropy’ 损失函数，这是用于多类别分类任务的常见配置。LSTM 可以记忆序列中的长期依赖关系，这使得它非常适合于各种自然语言处理（NLP）和时间序列预测任务。如果你想使用 PyTorch 中的 LSTM，流程大致相同，但语法略有不同。
深度学习原理与实战：长短期记忆网络(LSTM)详解
AI天才研究院
12-08 419
1.背景介绍 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人类大脑的学习方式，使计算机能够从大量数据中自动学习出复杂的模式和规律。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），它具有长期记忆能力，可以解决序列数据处理中的长期依赖问题。 LSTM 的发展历程可以分为以下几个阶段： 1.1 传统机器学习 1.
Python实战：深入理解LSTM长短期记忆网络
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），非常适合处理和预测序列数据中的重要事件与时间间隔。由于RNN在训练过程中往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，LSTM被设计出来以解决这些问题，特别是在...
基于LSTM的神经网络语言模型的实现
05-26
基于LSTM的神经网络语言模型，使用python实现以及Theano框架
自然语言处理之文本摘要：LSTM：长短期记忆网络（LSTM）详解
最新发布
zhubeibei168的博客
05-30 910
在自然语言处理（NLP）领域，处理序列数据时，长短期记忆网络（LSTM）因其能够有效解决梯度消失和梯度爆炸问题而成为首选模型之一。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），其核心在于引入了门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门，以控制信息的流动。假设我们有一组文本数据，我们想要使用LSTM来生成摘要。首先，我们需要对文本进行预处理，包括分词、构建词汇表和将文本转换为向量表示。# 定义模型。
【Python机器学习】长短期记忆网络（LSTM）
weixin_39407597的博客
09-13 2044
LSTM对于循环网络的每一层都引入了状态的概念。状态作为网络的记忆。可以把上述过程看成是在面向对象编程中为类添加属性。每个训练样本都会更新记忆状态的属性。
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
拓端研究室TRL
11-17 366
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。下载数据 - 使用从雅虎财经收集...
python基于长短期记忆网络LSTM模型数据预测
10-30 9712
随着金融数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法和机器学习技术面临着挑战。深度学习算法通过多层神经网络的构建，以及大规模数据的训练和优化，可以从数据中提取更加丰富、高级的特征表示，从而提供更准确、更稳定的预测和决策能力。在金融领域，深度学习算法已经被广泛应用于多个关键任务。首先，风险评估是金融机构必须面对的重要问题之一。深度学习算法可以通过学习大规模的历史数据，识别隐藏在数据中的潜在风险因素，并预测未来的风险情况。其次，欺诈检测是金融行业必不可少的任务。
Python中LSTM架构代码解释
veneeer的博客
10-23 1173
前者包含最终的前向和反向隐藏状态，而后者包含最终的前向隐藏状态和初始的反向隐藏状态。第 k 层 (b_ii|b_if|b_ig|b_io) 的可学习输入隐藏偏差，形状为 (4*hidden_size)第 k 层可学习的隐藏-隐藏偏差 (b_hi|b_hf|b_hg|b_ho)，形状为 (4*hidden_size)层 (W_ii|W_if|W_ig|W_io) 的可学习输入隐藏权重，当 k = 0 时，形状为 (4。第 k 层 (W_hi|W_hf|W_hg|W_ho) 的可学习隐-隐权重，形状为 (4。
机器学习之LSTM的Python实现
热门推荐
MELF晓宇的博客
11-04 3万+
机器学习之LSTM的Python实现 什么是LSTM？ LSTM（长短期记忆人工神经网络），是一种可以学习长期依赖特殊的RNN（循环神经网络）。 传统循环网络RNN虽然可以通过记忆体，实现短期记忆，进行连续数据的预测。但是当连续数据的序列变长时，会使展开时间步过长，反向传播更新参数时梯度要按时间步连续相乘，会导致梯度消失。故引入LSTM（长短期记忆人工神经网络）。 LSTM的核心理念 循环核 注： iti_tit​：输入门（门限） ftf_tft​：遗忘门（门限） oto_tot​：输出门（门限） Ct
Python实现LSTM网络-附带完整源代码
m0_47037246的博客
05-06 3257
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种适用于序列数据的循环神经网络，其能够在处理长序列时有效地解决梯度消失和梯度爆炸问题。在这里，我们将使用时间步长为3的滑动窗口，利用前3个时间步的数据预测第4个时间步的输出。我们需要定义一些超参数，如学习率、迭代次数、隐藏层大小等，并使用TensorFlow中的tf.keras.Sequential创建LSTM模型。定义好模型后，我们还需要选择损失函数和优化器，以及用来训练模型的数据集。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值