目录1.原始RNN的问题2.LSTM（1）原理（2）Tensorflow2描述LSTM层（3）LSTM股票预测1.原始RNN的问题 RNN面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题，即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱，如下图中的两句话：左上角的句子中sky可以由较短跨度的词预测出来，而右下角中的French与较长跨度之间的France有关系，即长跨度依赖，比较难预测。 长跨度依赖的根本问题在于，多阶段的反向传播后导致梯度消失、梯度爆炸。可以使用梯度截断去解决梯度爆炸问题，但无法轻易解决梯度消失问题。 下面举一个例子来解释RNN梯度消失和爆炸的问题:
之前给的数据和代码可能有一些问题，现在从新修改一下，末尾提供数据集和源码链接单步预测步长：10单步循环预测长时间的位置：从第1个位置开始，前10个位置(真实位置)预测第11个位置，然后第2个位置到第11个位置(预测值)为一组，预测第12个位置，以此循环预测更长时间的值，其误差会随时间的延长而增加多步预测：假设单步预测输入4个变量(lon，lat，cog，sog)，则输出还是4个变量(lon，lat，cog，sog)，若要直接预测两步的话，需要输出8个变量{下一时刻4个+下下一时刻4个}，即（lon1,lat1,cog1,sog1,lon2,lat2,cog2,sog2）1、工具包importn
之前给的数据和代码可能有一些问题，现在从新修改一下，末尾提供数据集和源码链接单步预测步长：10单步循环预测长时间的位置：从第1个位置开始，前10个位置(真实位置)预测第11个位置，然后第2个位置到第11个位置(预测值)为一组，预测第12个位置，以此循环预测更长时间的值，其误差会随时间的延长而增加多步预测：假设单步预测输入4个变量(lon，lat，cog，sog)，则输出还是4个变量(lon，lat，cog，sog)，若要直接预测两步的话，需要输出8个变量{下一时刻4个+下下一时刻4个}，即（lon1,lat1,cog1,sog1,lon2,lat2,cog2,sog2）1、工具包importn
【前言】在人群之间导航的机器人通常使用避碰算法来实现安全高效的导航。针对人群中机器人的导航问题，本文采用强化学习SAC算法，并结合LSTM长短期记忆网络，提高移动机器人的导航性能。在我们的方法中，机器人使用奖励来学习避碰策略，这种方法可以惩罚干扰行人运动的机器人行为。【问题描述】状态移动机器人在人群中的导航问题可描述为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。其中，机器人的状态为s_t=[so_t,sh_t]，由机器人可以观测到的状态so_t和机器人本身隐藏状态sh_t组成。其中，so_t表示为：sh_t表示为：动作机器人的动作由平移和旋转速度组成，即：a_t=[w,v]，在我们的方法中，设置
【前言】在人群之间导航的机器人通常使用避碰算法来实现安全高效的导航。针对人群中机器人的导航问题，本文采用强化学习SAC算法，并结合LSTM长短期记忆网络，提高移动机器人的导航性能。在我们的方法中，机器人使用奖励来学习避碰策略，这种方法可以惩罚干扰行人运动的机器人行为。【问题描述】状态移动机器人在人群中的导航问题可描述为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。其中，机器人的状态为s_t=[so_t,sh_t]，由机器人可以观测到的状态so_t和机器人本身隐藏状态sh_t组成。其中，so_t表示为：sh_t表示为：动作机器人的动作由平移和旋转速度组成，即：a_t=[w,v]，在我们的方法中，设置
简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。（PS：如果仅关注算法实现，可直接阅读第3和4部分内容。）1.强化学习ReinforcementLearning（RL）：强化学习强化学习属于机器学习的一种，不同于监督学习和无监督学习，通过智能体与环境的不断交互（即采取动作），进而获得奖励，从而不断优化自身动作策略，以期待最大化其长期收益（奖励之和）。强化学习特别适合序贯决策问题（涉及一系列有序的决策问题）。在实际应用中，针对某些任务，我们往往无法给每个数据或者状态贴上准确的
简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。（PS：如果仅关注算法实现，可直接阅读第3和4部分内容。）1.强化学习ReinforcementLearning（RL）：强化学习强化学习属于机器学习的一种，不同于监督学习和无监督学习，通过智能体与环境的不断交互（即采取动作），进而获得奖励，从而不断优化自身动作策略，以期待最大化其长期收益（奖励之和）。强化学习特别适合序贯决策问题（涉及一系列有序的决策问题）。在实际应用中，针对某些任务，我们往往无法给每个数据或者状态贴上准确的
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的LearningtoLearn优化策略和Meta-LearnerLSTM。本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-LearningtoLearn优化策略、Meta-LearnerLSTM》，作者：汀丶。1.LearningtoLearnLearningtoLearnbyGradientDescentbyGradientDescent提出了一种全新的优化策略，用LSTM替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。在机器学习中，通常把优化目标 f(θ)表示成其中，参数 θ 的优化方式为上式是一种针对特定问题类别的、人为设
摘要为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题，通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。数据集为代号510050的上证股票，实验结果表明该模型在单纯预测涨跌的情况下有比较好的预测效果。一、问题描述1.1绪论随着我国经济的快速发展，政府、投资机构以及投资者们对股票预测的需求也越来越多。因此，对股票价格走势的分析成为越来越多研究者关注的课题。但股票价格高度的波动性与不确定性，使其成为计算机领域和金融领域的一大难题。由于股票本
摘要为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题，通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。数据集为代号510050的上证股票，实验结果表明该模型在单纯预测涨跌的情况下有比较好的预测效果。一、问题描述1.1绪论随着我国经济的快速发展，政府、投资机构以及投资者们对股票预测的需求也越来越多。因此，对股票价格走势的分析成为越来越多研究者关注的课题。但股票价格高度的波动性与不确定性，使其成为计算机领域和金融领域的一大难题。由于股票本
