KerasでLSTMを学習する手順を整理してみた | 自調自考の旅
概要以下の記事でChainerを使った場合のLSTMを学習する手順を整理しましたが、本記事ではKerasを使った場合について同様に整理してみました。結論から言うと、単純にLSTMを使いたい、と言うニーズであればKerasの方がかなりお手軽でした。 kerasを使ってLSTMを使うまでの流れまずはtensorflowとkerasをインストールします。 pip install tensorflow pip install keras 次にkerasのLSTMに投げ込むデータセットを作成します。おそらくここが唯一分かりにくい部分ですので、絵を書いてみました。左側が元データ、右側がkerasのLSTMが必要とするデータの形式です。kerasのLSTMでは、左の列から右の列に向けてデータをLSTMに投入していき、一番右の列が出力として得られる仕様になっているようです（return_sequences
Keras の LSTM で時系列の予測がしたい - クッキーの日記
深層学習で時系列の予測がしたいときとかあると思います。 以下の記事を参考にさせていただきます。 qiita.com それで時系列データが手元にないので以下のサイトにある日経平均株価の日足をつかいます。 日経平均株価 1時間足 時系列データ CSVダウンロード 直近1000営業日の値動きをプロットすると以下です。縦軸は学習のためにスケーリング済みです。 以下のコードで学習します。参考記事のままです。前日まで10営業日分の株価を入力して当日の株価を予測するというモデルにします。900営業日分のデータで学習し、100営業日分のデータでテストすることにします。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing fro
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