【PyTorch+LSTM】LSTMの仕組みと米国株予測の実装 - ころがる狸

おはようございます。ゴールデンウイーク最終日です。連休中に時系列データ解析を中心に記事を書き、ARIMAモデル、状態空間モデル、次元圧縮、人口推移の可視化、そして本稿のPyTorchによるLSTMの紹介記事をまとめました。今日このトピックを取り上げた理由としては、機械学習フレームワークとしてTensorFlowとPyTorchが最有力ですが、時系列データ解析のPyTorchでの実装例がウェブを調べても意外と多くないなと感じたからです。また私はこれまでChainerという和製のフレームワークを使っていましたが、開発がストップしてしまったため類似した記法を採用しているPyTorchにシフトする必要があり練習がてら使ってみようと思った次第です。 ・・・ １．LSTMの仕組みの解説 ２．解析対象データ ３．PyTorchによる実装 データの読み込み 適当な時系列データへ変換 データセットの定義 モ

[totttte]

“i:i+window”