人嘼皇bestialitysex欧美,日韩,欧美,国产,精品,人妻三级日本香港三级极97

其中：

是遺忘門的輸出。
是sigmoid激活函數(shù)。
是遺忘門的權重矩陣。
是前一時刻的隱藏狀態(tài)。
是當前時刻的輸入。
是遺忘門的偏置。

2. 輸入門（Input Gate）

輸入門用于決定當前時刻哪些信息需要寫入細胞狀態(tài)。包括兩個步驟：

計算輸入門的激活值。
生成新的候選細胞狀態(tài)。

計算輸入門的激活值：

生成新的候選細胞狀態(tài)：

其中：

是輸入門的輸出。
是新的候選細胞狀態(tài)。
是輸入門的權重矩陣。
是候選細胞狀態(tài)的權重矩陣。
是輸入門的偏置。
是候選細胞狀態(tài)的偏置。

3. 更新 Cell State

細胞狀態(tài)的更新包括兩部分：保留部分舊的細胞狀態(tài)和添加新的細胞狀態(tài)。公式如下：

其中：

是當前時刻的細胞狀態(tài)。
是元素級別的乘法。

4. 輸出門（Output Gate）

輸出門用于決定當前時刻的隱藏狀態(tài)。公式如下：

當前時刻的隱藏狀態(tài)：

其中：

是輸出門的輸出。
是輸出門的權重矩陣。
是輸出門的偏置。

總的來說，LSTM通過引入遺忘門、輸入門和輸出門，有效地控制了信息的流動，解決了傳統(tǒng)RNN在處理長序列數(shù)據時的梯度消失和梯度爆炸問題。

這里再匯總一下上面的公式：

遺忘門：
輸入門：
候選細胞狀態(tài)：$ \tilde{C}t = \tanh(W_C \cdot [h{t-1}, x_t] + b_C) $
更新細胞狀態(tài)：
輸出門：
隱藏狀態(tài)：

通過這些公式，LSTM能夠有效地捕捉和保留序列中的長期依賴關系，從而在處理時間序列數(shù)據、自然語言處理等任務中表現(xiàn)出色。

案例：利用LSTM進行時間序列預測

數(shù)據集介紹

數(shù)據集來自UCI機器學習庫的北京PM2.5數(shù)據集。數(shù)據包含2010年至2014年北京空氣質量監(jiān)測數(shù)據，包括PM2.5濃度、天氣數(shù)據等。

公眾號后臺，回復「數(shù)據集」，取PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv

PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv 數(shù)據集包括以下列：

No: 行號
year: 年
month: 月
day: 日
hour: 小時
pm2.5: PM2.5濃度（ug/m^3）
DEWP: 露點溫度（攝氏度）
TEMP: 溫度（攝氏度）
PRES: 壓力（hPa）
cbwd: 風向
Iws: 風速（m/s）
Is: 累計小時數(shù)
Ir: 累計降雨量（mm）

算法流程

數(shù)據加載與預處理
- 加載數(shù)據并進行數(shù)據清洗。
- 處理缺失值。
- 數(shù)據標準化。
- 生成訓練集和測試集。
構建LSTM模型
- 定義模型架構。
- 編譯模型。
模型訓練
- 訓練模型。
- 監(jiān)控訓練過程。
模型評估
- 進行預測并評估模型性能。
- 進行可視化分析。

完整代碼

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from keras.models import Sequential

from keras.layers import LSTM, Dense

from keras.callbacks import EarlyStopping



# 數(shù)據加載

data = pd.read_csv('PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')



# 數(shù)據預處理

data['pm2.5'].fillna(data['pm2.5'].mean(), inplace=True)  # 處理缺失值



# 選擇特征和目標變量

features = ['DEWP', 'TEMP', 'PRES', 'Iws']

target = 'pm2.5'



# 標準化

scaler = MinMaxScaler()

data_scaled = scaler.fit_transform(data[features + [target]])



# 創(chuàng)建時間序列數(shù)據集

def create_dataset(dataset, look_back=1):

    X, y = [], []

    for i in range(len(dataset) - look_back):

        X.append(dataset[i:(i + look_back), :-1])

        y.append(dataset[i + look_back, -1])

    return np.array(X), np.array(y)



look_back = 24

X, y = create_dataset(data_scaled, look_back)



# 劃分訓練集和測試集

train_size = int(len(X) * 0.8)

X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]

y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]



# 構建LSTM模型

model = Sequential()

model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, len(features))))

model.add(LSTM(50))

model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')



# 模型訓練

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])



# 模型評估

y_pred = model.predict(X_test)



# 反標準化

y_test_inv = scaler.inverse_transform(np.concatenate((X_test[:, -1, :-1], y_test.reshape(-1, 1)), axis=1))[:, -1]

y_pred_inv = scaler.inverse_transform(np.concatenate((X_test[:, -1, :-1], y_pred), axis=1))[:, -1]



# 繪制結果

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.plot(y_test_inv, label='True')

plt.plot(y_pred_inv, label='Predicted')

plt.legend()

plt.show()



# 繪制損失曲線

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')

plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')

plt.legend()

plt.show()

代碼中的步驟一些細節(jié)，再給大家說一下：

超參數(shù)調整
- 調整LSTM層的神經元數(shù)量和層數(shù)。
- 嘗試不同的學習率和優(yōu)化器。
- 調整batch size和epochs數(shù)量。
特征工程
- 添加更多的特征，如歷史PM2.5值。
- 嘗試不同的時間窗口大?。╨ook_back）。
數(shù)據處理
- 處理風向（cbwd）等分類變量。
- 處理可能的異常值。
模型改進
- 嘗試不同的模型結構，如雙向LSTM或GRU。
- 使用更復雜的網絡結構，如卷積神經網絡（CNN）與LSTM結合。