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

[ottonove]

python, プログラミング, 便利ツール

[ttop]

おもろ

[nsd246]

“TFLearn”

[haltyt]

LSTMはgoogle翻訳のような 自然言語だけでなく時系列データの予測全般に使えそう

[elu_18]

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[deepage]

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