Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras - MachineLearningMastery.com
Time series prediction problems are a difficult type of predictive modeling problem. Unlike regression predictive modeling, time series also adds the complexity of a sequence dependence among the input variables. A powerful type of neural network designed to handle sequence dependence is called a recurrent neural network. The Long Short-Term Memory network or LSTM network is a type of recurrent ne
【まさかの】ChainerでLSTMを使ってナンバーズの予測をする【当選】 - Qiita
前置き(読み飛ばしていいです) 古巣(某ISP)が定期的にハッカソンを開催していて、ありがたいことに毎回お声掛け頂いています。 特にテーマは無い、もくもく会的なハッカソンです。 毎回美味しいお弁当が出ますが、今回は量は満足でしたが、質がいまいちでした やりたいなーと思っててやる時間がなかったことを毎回やってます。 今回はLSTMを使ってナンバーズの予測をやりました。 数字選択式宝くじ 平日は毎日抽選が行われる 数字を3つ選ぶナンバーズ３と、4つ選ぶナンバーズ４がある 数字と並びの両方を当てるストレート、並びは関係なく数字だけを当てるボックス、ストレートとボックスに半々にかけるイメージのセットがある。 当選金額は ストレート >> セットのストレート > ボックス > セットのボックス みたいなイメージ ナンバーズに関するオカルト「ひっぱり現象」 同じ数字が何回かにわたって連続して出現しやす
Deep Learningによる株価変動の予想 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のJK（男）です。初ブログです。 よろしくお願いします。 今回はディープラーニングの中でも、時系列解析に強いLSTM（Long short-term memory）を紹介します。時系列解析のひとつのターゲットが金融商品の価格予想です。最近、英国のEU離脱で市場が大荒れですが、そういう市場の荒れ具合を予想できたら色々と嬉しいですよね。そんな予想をディープラーニングでやってみた、というのが今回の主旨です。 この記事は、参考文献[1]の論文を参考にしました。今回の記事に興味を持ったら、ぜひ読んでみてください。 1. LSTM LSTMは、RNN (Recurrent Neural Network)の改良版です。 そこで、まずRNNについて解説します。 RNNはディープラーニングの一種ですが、普通のニューラルネットと違い、現在の入力値に加えて自身の前の状態を入力しています。詳し
RNNで来月の航空会社の乗客数を予測する：TFLearnでLSTMからGRUまで実装しよう - DeepAge
Recurrent Neural Network 時系列データを扱うRNN Long Short-Term Memory Networks 来月の航空会社の乗客数を予測する TFLearnと必要なライブラリのインストール まずは乗客数のデータを可視化してみる LSTMネットワークを構築しよう TensorBoardで誤差を可視化する 時系列分析での予測精度の指標 RMSE(Root Mean Squared Error) RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error) MAE(Mean Absolute Error) MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 結果を可視化する Window幅を変えてみる GRU(Gated Recurrent Unit)を使う GRUの層を増やしてみる LSTM学習のコツ まとめ 参考
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