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
自作ディープラーニングモジュール(python)+LSTMでサインカーブ推定 - Qiita
2017.9.16追記. 最近は少しupgradeしました。 https://github.com/uyuutosa/Optimizer_with_theano また、neuralstyleをコピペで試せる様にしました。 http://qiita.com/uyuutosa/items/09557f2f99e77a1b9cc2 ご参考まで。 Pythonで自作のディープラーニングモジュールを作りました(途中)。自身の勉強用です。 名前は何の捻りもないオプティマイザーです。 少ない打鍵数でネットワークがかけることを目指しています。 内部ではtheanoを用いてますが、Define by Run なchainerのほうが上位互換な気がするので、 chainerに変えるかもしれません。 記事の最後にプログラムを記載します。 LSTMとTaylorの実装は怪しいです。 使用例 Kerasの様に芋づる
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