Python LSTM (Long Short-Term Memory Network) for Stock Predictions
Data Visualization Now let's see what sort of data you have. You want data with various patterns occurring over time. plt.figure(figsize = (18,9)) plt.plot(range(df.shape[0]),(df['Low']+df['High'])/2.0) plt.xticks(range(0,df.shape[0],500),df['Date'].loc[::500],rotation=45) plt.xlabel('Date',fontsize=18) plt.ylabel('Mid Price',fontsize=18) plt.show() This graph already says a lot of things. The spe
Kerasを用いたディープラーニング（LSTM）による株価予測
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 誰でもディープラーニングの時代 昨今、ディープラーニングの話を聞かない日はない。バズワードだった時期はとうに過ぎ、今や、実用化フェーズといっても過言ではない。 しかし、ディープラーニングの原理自体は非常に単純である。本質は、n次元ベクトル空間内の点の集合を、超平面で仕切って見せることである。しかも、計算をやってくれるライブラリが、何種類も公開されている。TensorFlowなどがそうであるが、ここにきて、Kerasというさらにコーディングが簡単なライブラリが発表されており、個人ベースでのディープラーニン
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Deep Learningで遊ぶ(3): LSTM-RNNで夏目漱石っぽい文章の生成にトライしてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
そう言えばこのシリーズ長らく放置してました（汗）。いよいよこのブログもネタ切れが著しくなってきたので、今更そんな古いネタやるのかよと怒られるのを承知で「単に自分がやってみたかったから」というだけの理由で今更感のあるネタをやることにします。ということで、今回のネタはLSTM-RNN (Long short-term memory Recurrent neural network)です。いつも通り完全に自分専用の備忘録としてしか書いていませんので、ちゃんと勉強したい人は他のもっときちんとした資料*1や書籍*2やソース*3を当たってください。。。 超絶大ざっぱなLSTM-RNNの説明 ぶっちゃけ以下のQiitaの記事と人工知能学会の深層学習本あたりを読めば十分という気もしますが*4、我が家には色々LSTM-RNNについて解説した書籍があるのでそちらも読みながら超絶大ざっぱかつ適当に説明しておきま
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https://blogs.rstudio.com/tensorflow/posts/2017-12-20-time-series-forecasting-with-recurrent-neural-networks/
Recurrentレイヤー - Keras Documentation
