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Para redes mais profundas, a obsessão com tarefas de classificação de imagens também parece ter feito com que os tutoriais aparecessem nas redes neurais convolucionais mais complexas. Isso é ótimo, se você gosta desse tipo de coisa, para mim, no entanto, não estou particularmente entusiasmado com a classificação de imagens. Estou muito mais interessado em dados com prazos. E é aí que as redes neurais recorrentes (RNNs) são bastante úteis (e acredito que, ao ler este artigo, você saiba que as redes LSTM, de longo prazo, são as variantes mais populares e úteis dos RNNs.há muitos artigos úteis descrevendo os LSTMs que você deve verificar primeiro. Agora, embora existam muitos trabalhos e artigos de pesquisa públicos sobre LSTMs, o que eu descobri é que praticamente todos eles lidam com o funcionamento teórico e a matemática por trás deles e os exemplos que eles dão realmente não mostram poderes preditivos LSTMs em termos de uma série temporal.

Novamente, tudo ótimo se você estiver interessado em conhecer o intrincado funcionamento dos LSTMs, mas não é ideal se você quer apenas colocar tudo em funcionamento. O que vou fazer aqui, então, é dar um tutorial de código completo sobre o uso de LSTMs para prever algumas séries temporais usando o pacote Keras para Python [2. Aviso: se você está procurando um artigo que trate de como os LSTMs funcionam de uma perspectiva matemática e teórica, então vou desapontá-lo mais do que decepcionar a última garota com quem namorei.

Se, no entanto, você estiver procurando por um artigo com exemplos práticos de codificação que funcionem, continue lendo. Nota: O código completo para este projeto pode ser encontrado nos tópicos da página do GitHub. Uma simples onda de pecado. Vamos começar com a coisa mais básica que podemos pensar que é uma série temporal; sua função de onda sin padrão pântano. E vamos criar os dados que precisaremos para modelar muitas oscilações dessa função para a rede LSTM treinar. Eu fiz uma planilha excel para fazer uma onda sin com amplitude e frequência de 1 (dando uma freqüência angular de 6,28) e usei a função para obter pontos de dados ao longo de 5001 períodos de tempo com um delta de tempo de 0,01.

O resultado (no caso de você nunca ter visto uma série de ondas de pecado em sua vida) se parece com isso. O conjunto de dados de onda completa foi visualizado: 5001 períodos de tempo. Para evitar que você faça isso sozinho, coloque os dados dessa mesma série em um CSV que usarei como arquivo de treinamento teste aqui.

Agora que temos os dados, o que estamos realmente tentando alcançar?Bem, isso é simples, queremos que o LSTM aprenda a onda do pecado a partir de um tamanho de janela de conjunto de dados que iremos alimentá-lo e esperamos poder pedir ao LSTM que preveja os próximos N passos da série e ele continuará cuspindo o pecado onda. Começaremos transformando e carregando os dados do arquivo CSV para o array numpy que alimentará o LSTM. A maneira como as camadas Keras LSTM trabalham é pegando um conjunto numpy de 3 dimensões (N, W, F) onde N é o número de seqüências de treinamento, W é o comprimento da sequência e F é o número de características de cada seqüência.

Eu escolhi ir com um comprimento de seqüência (leia o tamanho da janela) de 50, que permite a rede para obter vislumbres da forma da onda de pecado em cada seqüência e, portanto, esperamos aprender a construir um padrão das seqüências baseadas na janela anterior recebida. As sequências em si são janelas deslizantes e, portanto, mudam de 1 a cada vez, causando uma sobreposição constante com as janelas anteriores. Um exemplo de uma seqüência de comprimento 50.

Este é o código para carregar o CSV dos dados de treinamento no array numpy de formato apropriado: Em seguida, precisamos realmente construir a própria rede.

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