股票價格預測 | Python實現LSTM股票價格時間序列預測

目錄

• • 股票價格預測 | Python實現LSTM股票價格時間序列預測
  • • 基本介紹
    • 數據集
    • 程序下載
    • 總結

基本介紹

長短時記憶(LSTM)是一種能增加遞歸神經網絡（RNN）記憶的模型。遞歸神經網絡保留短期記憶，因為它們允許在當前神經網絡中更早地確定信息。對于即時任務，RNN使用早期的數據，但我們可能沒有利用神經元所有的早期信息。在RNN中，LSTM得到了廣泛的應用。視頻、自然語言處理、地理空間和時間序列等多個應用領域中，都證實了LSTM的有效性。

• RNN的一個主要問題是梯度消失問題，它是由于在RNN塊中重復使用相同的參數而產生的。我們必須在每個時間步中嘗試使用不同的參數來克服這個問題。
• 我們努力在這樣的情況下找到平衡。 在生成變長序列的同時，我們在每一步引入新的參數，同時保持可學習參數的總數量不變。我們引入了基于門控機制的RNN單元，如LSTM和GRU。
• 門控單元保存內部變量，即利用其中的門。每個時間步的每個門的值取決于該時間步的信息，包括早期狀態。然后，門的值乘以不同的權重變量來影響它們。時間序列數據是在一段時間內收集的一系列數據值，允許我們跟蹤一段時間內的差異。時間序列數據可以以毫秒、天和

總結

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