rnn神经网络python

① 深度学习 python怎么入门 知乎

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。如果我必须重新学习Python的深度学习，我会从Andrew Trask写的Grokking deep learning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。除了基本的数学和编程技能之外，Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明)，但它会让你走上一条道路，让你更容易从更高级的书和课程中学习。用Python构建人工神经元
大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《运用深度学习》（Grokking Deep Learning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。

《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。

随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。

这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。
此外，Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上，对于许多问题，更简单的机器学习算法，如线性回归和决策树，将表现得和深度学习一样好，而对于其他问题，基于规则的技术，如正则表达式和几个if-else子句，将优于两者。

关键是，你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍，比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智能和深度学习Facebook组，或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的，并且在快速扩张，还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书，那么这是一个神奇旅程的开始。

② 如何有效的区分和理解RNN循环神经网络与递归神经网络

RNN建立在与FNN相同的计算单元上，两者之间区别在于：组成这些神经元相互关联的架构有所不同。FNN是建立在层面之上，其中信息从输入单元向输出单元单向流动，在这些连通模式中并不存在不定向的循环。尽管大脑的神经元确实在层面之间的连接上包含有不定向循环，我们还是加入了这些限制条件，以牺牲计算的功能性为代价来简化这一训练过程。
因此，为了创建更为强大的计算系统，我们允许RNN打破这些人为设定强加性质的规定：RNN无需在层面之间构建，同时定向循环也会出现。事实上，神经元在实际中是允许彼此相连的。

③ DNN、RNN、CNN分别是什么意思

DNN（深度神经网络），是深度学习的基础。

DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。这个很多其实也没有什么度量标准, 多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，当然，DNN有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。

从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图示例，一般来说第一层是输出层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。

CNN（卷积神经网络），是一种前馈型的神经网络，目前深度学习技术领域中非常具有代表性的神经网络之一。

CNN在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，使的其能够广泛应用。

RNN（循环神经网络），一类用于处理序列数据的神经网络，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。

从广义上来说，DNN被认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，深度神经网络DNN融合了多种已知的结构，包含卷积层或LSTM单元，特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或时间上的关联。

④ 循环神经网络RNN怎么训练

循环神经⽹络是为更好地处理时序信息而设计的

⑤ 如何用PyTorch实现递归神经网络

从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络（recurrent neural network/RNN）的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组，一种被称为递归神经网络（recursive neural network）的深度学习模型考虑到了这种结构，这方面已经有大量的研究。虽然这些模型非常难以实现且效率很低，但是一个全新的深度学习框架 PyTorch 能使它们和其它复杂的自然语言处理模型变得更加容易。

虽然递归神经网络很好地显示了 PyTorch 的灵活性，但它也广泛支持其它的各种深度学习框架，特别的是，它能够对计算机视觉（computer vision）计算提供强大的支撑。PyTorch 是 Facebook AI Research 和其它几个实验室的开发人员的成果，该框架结合了 Torch7 高效灵活的 GPU 加速后端库与直观的 Python 前端，它的特点是快速成形、代码可读和支持最广泛的深度学习模型。

开始 SPINN

链接中的文章（https://github.com/jekbradbury/examples/tree/spinn/snli）详细介绍了一个递归神经网络的 PyTorch 实现，它具有一个循环跟踪器（recurrent tracker）和 TreeLSTM 节点，也称为 SPINN——SPINN 是深度学习模型用于自然语言处理的一个例子，它很难通过许多流行的框架构建。这里的模型实现部分运用了批处理（batch），所以它可以利用 GPU 加速，使得运行速度明显快于不使用批处理的版本。

SPINN 的意思是堆栈增强的解析器-解释器神经网络（Stack-augmented Parser-Interpreter Neural Network），由 Bowman 等人于 2016 年作为解决自然语言推理任务的一种方法引入，该论文中使用了斯坦福大学的 SNLI 数据集。

该任务是将语句对分为三类：假设语句 1 是一幅看不见的图像的准确标题，那么语句 2（a）肯定（b）可能还是（c）绝对不是一个准确的标题？（这些类分别被称为蕴含（entailment）、中立（neutral）和矛盾（contradiction））。例如，假设一句话是“两只狗正跑过一片场地”，蕴含可能会使这个语句对变成“户外的动物”，中立可能会使这个语句对变成“一些小狗正在跑并试图抓住一根棍子”，矛盾能会使这个语句对变成“宠物正坐在沙发上”。

特别地，研究 SPINN 的初始目标是在确定语句的关系之前将每个句子编码（encoding）成固定长度的向量表示（也有其它方式，例如注意模型（attention model）中将每个句子的每个部分用一种柔焦（soft focus）的方法相互比较）。

数据集是用句法解析树（syntactic parse tree）方法由机器生成的，句法解析树将每个句子中的单词分组成具有独立意义的短语和子句，每个短语由两个词或子短语组成。许多语言学家认为，人类通过如上面所说的树的分层方式来组合词意并理解语言，所以用相同的方式尝试构建一个神经网络是值得的。下面的例子是数据集中的一个句子，其解析树由嵌套括号表示：

( ( The church ) ( ( has ( cracks ( in ( the ceiling ) ) ) ) . ) )

这个句子进行编码的一种方式是使用含有解析树的神经网络构建一个神经网络层 Rece，这个神经网络层能够组合词语对（用词嵌入（word embedding）表示，如 GloVe）、 和/或短语，然后递归地应用此层（函数），将最后一个 Rece 产生的结果作为句子的编码：

X = Rece(“the”, “ceiling”)
Y = Rece(“in”, X)
... etc.

但是，如果我希望网络以更类似人类的方式工作，从左到右阅读并保留句子的语境，同时仍然使用解析树组合短语？或者，如果我想训练一个网络来构建自己的解析树，让解析树根据它看到的单词读取句子？这是一个同样的但方式略有不同的解析树的写法：

The church ) has cracks in the ceiling ) ) ) ) . ) )

或者用第 3 种方式表示，如下：

WORDS: The church has cracks in the ceiling .
PARSES: S S R S S S S S R R R R S R R

我所做的只是删除开括号，然后用“S”标记“shift”，并用“R”替换闭括号用于“rece”。但是现在可以从左到右读取信息作为一组指令来操作一个堆栈（stack）和一个类似堆栈的缓冲区（buffer），能得到与上述递归方法完全相同的结果：

1. 将单词放入缓冲区。
2. 从缓冲区的前部弹出“The”，将其推送（push）到堆栈上层，紧接着是“church”。
3. 弹出前 2 个堆栈值，应用于 Rece，然后将结果推送回堆栈。
4. 从缓冲区弹出“has”，然后推送到堆栈，然后是“cracks”，然后是“in”，然后是“the”，然后是“ceiling”。
5. 重复四次：弹出 2 个堆栈值，应用于 Rece，然后推送结果。
6. 从缓冲区弹出“.”，然后推送到堆栈上层。
7. 重复两次：弹出 2 个堆栈值，应用于 Rece，然后推送结果。
8. 弹出剩余的堆栈值，并将其作为句子编码返回。

我还想保留句子的语境，以便在对句子的后半部分应用 Rece 层时考虑系统已经读取的句子部分的信息。所以我将用一个三参数函数替换双参数的 Rece 函数，该函数的输入值为一个左子句、一个右子句和当前句的上下文状态。该状态由神经网络的第二层（称为循环跟踪器（Tracker）的单元）创建。Tracker 在给定当前句子上下文状态、缓冲区中的顶部条目 b 和堆栈中前两个条目 s1\s2 时，在堆栈操作的每个步骤（即，读取每个单词或闭括号）后生成一个新状态：

context[t+1] = Tracker(context[t], b, s1, s2)

容易设想用你最喜欢的编程语言来编写代码做这些事情。对于要处理的每个句子，它将从缓冲区加载下一个单词，运行跟踪器，检查是否将单词推送入堆栈或执行 Rece 函数，执行该操作；然后重复，直到对整个句子完成处理。通过对单个句子的应用，该过程构成了一个大而复杂的深度神经网络，通过堆栈操作的方式一遍又一遍地应用它的两个可训练层。但是，如果你熟悉 TensorFlow 或 Theano 等传统的深度学习框架，就知道它们很难实现这样的动态过程。你值得花点时间回顾一下，探索为什么 PyTorch 能有所不同。

图论

图 1：一个函数的图结构表示

深度神经网络本质上是有大量参数的复杂函数。深度学习的目的是通过计算以损失函数（loss）度量的偏导数（梯度）来优化这些参数。如果函数表示为计算图结构（图 1），则向后遍历该图可实现这些梯度的计算，而无需冗余工作。每个现代深度学习框架都是基于此反向传播（backpropagation）的概念，因此每个框架都需要一个表示计算图的方式。

在许多流行的框架中，包括 TensorFlow、Theano 和 Keras 以及 Torch7 的 nngraph 库，计算图是一个提前构建的静态对象。该图是用像数学表达式的代码定义的，但其变量实际上是尚未保存任何数值的占位符（placeholder）。图中的占位符变量被编译进函数，然后可以在训练集的批处理上重复运行该函数来产生输出和梯度值。

这种静态计算图（static computation graph）方法对于固定结构的卷积神经网络效果很好。但是在许多其它应用中，有用的做法是令神经网络的图结构根据数据而有所不同。在自然语言处理中，研究人员通常希望通过每个时间步骤中输入的单词来展开（确定）循环神经网络。上述 SPINN 模型中的堆栈操作很大程度上依赖于控制流程（如 for 和 if 语句）来定义特定句子的计算图结构。在更复杂的情况下，你可能需要构建结构依赖于模型自身的子网络输出的模型。

这些想法中的一些（虽然不是全部）可以被生搬硬套到静态图系统中，但几乎总是以降低透明度和增加代码的困惑度为代价。该框架必须在其计算图中添加特殊的节点，这些节点代表如循环和条件的编程原语（programming primitive），而用户必须学习和使用这些节点，而不仅仅是编程代码语言中的 for 和 if 语句。这是因为程序员使用的任何控制流程语句将仅运行一次，当构建图时程序员需要硬编码（hard coding）单个计算路径。

例如，通过词向量（从初始状态 h0 开始）运行循环神经网络单元（rnn_unit）需要 TensorFlow 中的特殊控制流节点 tf.while_loop。需要一个额外的特殊节点来获取运行时的词长度，因为在运行代码时它只是一个占位符。

# TensorFlow
# (this code runs once, ring model initialization)
# “words” is not a real list (it’s a placeholder variable) so
# I can’t use “len”
cond = lambda i, h: i < tf.shape(words)[0]
cell = lambda i, h: rnn_unit(words[i], h)
i = 0
_, h = tf.while_loop(cond, cell, (i, h0))

基于动态计算图（dynamic computation graph）的方法与之前的方法有根本性不同，它有几十年的学术研究历史，其中包括了哈佛的 Kayak、自动微分库（autograd）以及以研究为中心的框架 Chainer和 DyNet。在这样的框架（也称为运行时定义（define-by-run））中，计算图在运行时被建立和重建，使用相同的代码为前向通过（forward pass）执行计算，同时也为反向传播（backpropagation）建立所需的数据结构。这种方法能产生更直接的代码，因为控制流程的编写可以使用标准的 for 和 if。它还使调试更容易，因为运行时断点（run-time breakpoint）或堆栈跟踪（stack trace）将追踪到实际编写的代码，而不是执行引擎中的编译函数。可以在动态框架中使用简单的 Python 的 for 循环来实现有相同变量长度的循环神经网络。

# PyTorch (also works in Chainer)
# (this code runs on every forward pass of the model)
# “words” is a Python list with actual values in it
h = h0
for word in words:
h = rnn_unit(word, h)

PyTorch 是第一个 define-by-run 的深度学习框架，它与静态图框架（如 TensorFlow）的功能和性能相匹配，使其能很好地适合从标准卷积神经网络（convolutional network）到最疯狂的强化学习（reinforcement learning）等思想。所以让我们来看看 SPINN 的实现。

代码

在开始构建网络之前，我需要设置一个数据加载器（data loader）。通过深度学习，模型可以通过数据样本的批处理进行操作，通过并行化（parallelism）加快训练，并在每一步都有一个更平滑的梯度变化。我想在这里可以做到这一点（稍后我将解释上述堆栈操作过程如何进行批处理）。以下 Python 代码使用内置于 PyTorch 的文本库的系统来加载数据，它可以通过连接相似长度的数据样本自动生成批处理。运行此代码之后，train_iter、dev_iter 和 test_itercontain 循环遍历训练集、验证集和测试集分块 SNLI 的批处理。

from torchtext import data, datasets
TEXT = datasets.snli.ParsedTextField(lower=True)
TRANSITIONS = datasets.snli.ShiftReceField()
LABELS = data.Field(sequential=False)train, dev, test = datasets.SNLI.splits(
TEXT, TRANSITIONS, LABELS, wv_type='glove.42B')TEXT.build_vocab(train, dev, test)
train_iter, dev_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(
(train, dev, test), batch_size=64)

你可以在 train.py中找到设置训练循环和准确性（accuracy）测量的其余代码。让我们继续。如上所述，SPINN 编码器包含参数化的 Rece 层和可选的循环跟踪器来跟踪句子上下文，以便在每次网络读取单词或应用 Rece 时更新隐藏状态；以下代码代表的是，创建一个 SPINN 只是意味着创建这两个子模块（我们将很快看到它们的代码），并将它们放在一个容器中以供稍后使用。

import torchfrom torch import nn
# subclass the Mole class from PyTorch’s neural network package
class SPINN(nn.Mole):
def __init__(self, config):
super(SPINN, self).__init__()
self.config = config self.rece = Rece(config.d_hidden, config.d_tracker)
if config.d_tracker is not None:
self.tracker = Tracker(config.d_hidden, config.d_tracker)

当创建模型时，SPINN.__init__ 被调用了一次；它分配和初始化参数，但不执行任何神经网络操作或构建任何类型的计算图。在每个新的批处理数据上运行的代码由 SPINN.forward 方法定义，它是用户实现的方法中用于定义模型向前过程的标准 PyTorch 名称。上面描述的是堆栈操作算法的一个有效实现，即在一般 Python 中，在一批缓冲区和堆栈上运行，每一个例子都对应一个缓冲区和堆栈。我使用转移矩阵（transition）包含的“shift”和“rece”操作集合进行迭代，运行 Tracker（如果存在），并遍历批处理中的每个样本来应用“shift”操作（如果请求），或将其添加到需要“rece”操作的样本列表中。然后在该列表中的所有样本上运行 Rece 层，并将结果推送回到它们各自的堆栈。

def forward(self, buffers, transitions):
# The input comes in as a single tensor of word embeddings;
# I need it to be a list of stacks, one for each example in
# the batch, that we can pop from independently. The words in
# each example have already been reversed, so that they can
# be read from left to right by popping from the end of each
# list; they have also been prefixed with a null value.
buffers = [list(torch.split(b.squeeze(1), 1, 0))
for b in torch.split(buffers, 1, 1)]
# we also need two null values at the bottom of each stack,
# so we can from the nulls in the input; these nulls
# are all needed so that the tracker can run even if the
# buffer or stack is empty
stacks = [[buf[0], buf[0]] for buf in buffers]
if hasattr(self, 'tracker'):
self.tracker.reset_state()
for trans_batch in transitions:
if hasattr(self, 'tracker'):
# I described the Tracker earlier as taking 4
# arguments (context_t, b, s1, s2), but here I
# provide the stack contents as a single argument
# while storing the context inside the Tracker
# object itself.
tracker_states, _ = self.tracker(buffers, stacks)
else:
tracker_states = itertools.repeat(None)
lefts, rights, trackings = [], [], []
batch = zip(trans_batch, buffers, stacks, tracker_states)
for transition, buf, stack, tracking in batch:
if transition == SHIFT:
stack.append(buf.pop())
elif transition == REDUCE:
rights.append(stack.pop())
lefts.append(stack.pop())
trackings.append(tracking)
if rights:
reced = iter(self.rece(lefts, rights, trackings))
for transition, stack in zip(trans_batch, stacks):
if transition == REDUCE:
stack.append(next(reced))
return [stack.pop() for stack in stacks]

在调用 self.tracker 或 self.rece 时分别运行 Tracker 或 Rece 子模块的向前方法，该方法需要在样本列表上应用前向操作。在主函数的向前方法中，在不同的样本上进行独立的操作是有意义的，即为批处理中每个样本提供分离的缓冲区和堆栈，因为所有受益于批处理执行的重度使用数学和需要 GPU 加速的操作都在 Tracker 和 Rece 中进行。为了更干净地编写这些函数，我将使用一些 helper（稍后将定义）将这些样本列表转化成批处理张量（tensor），反之亦然。

我希望 Rece 模块自动批处理其参数以加速计算，然后解批处理（unbatch）它们，以便可以单独推送和弹出。用于将每对左、右子短语表达组合成父短语（parent phrase）的实际组合函数是 TreeLSTM，它是普通循环神经网络单元 LSTM 的变型。该组合函数要求每个子短语的状态实际上由两个张量组成，一个隐藏状态 h 和一个存储单元（memory cell）状态 c，而函数是使用在子短语的隐藏状态操作的两个线性层（nn.Linear）和将线性层的结果与子短语的存储单元状态相结合的非线性组合函数 tree_lstm。在 SPINN 中，这种方式通过添加在 Tracker 的隐藏状态下运行的第 3 个线性层进行扩展。

图 2：TreeLSTM 组合函数增加了第 3 个输入（x，在这种情况下为 Tracker 状态）。在下面所示的 PyTorch 实现中，5 组的三种线性变换（由蓝色、黑色和红色箭头的三元组表示）组合为三个 nn.Linear 模块，而 tree_lstm 函数执行位于框内的所有计算。图来自 Chen et al. (2016)。

⑥ 关于循环神经网络RNN,隐藏层是怎么来的

RNN的隐藏层也可以叫循环核，简单来说循环核循环的次数叫时间步，循环核的个数就是隐藏层层数。

循环核可以有两个输入（来自样本的输入x、来自上一时间步的激活值a）和两个输出（输出至下一层的激活值h、输出至本循环核下一时间步的激活值a），输入和输出的形式有很多变化，题主想了解可以上B站搜索“吴恩达 深度学习”其中第五课是专门对RNN及其拓展进行的讲解，通俗易懂。

B站链接：网页链接

⑦ 递归神经网络RNN怎样加速

定程度认Recurrent NNRecursive NN种变体Recursive NN更general

⑧ 如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

时间序列模型

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等

RNN 和 LSTM 模型

时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。

典型的RNN网路结构如下：

4. 模型训练和结果预测
将上述数据集按4:1的比例随机拆分为训练集和验证集，这是为了防止过度拟合。训练模型。然后将数据的X列作为参数导入模型便可得到预测值，与实际的Y值相比便可得到该模型的优劣。

实现代码

这里的输入数据来源是csv文件，如果输入数据是来自数据库的话可以参考这里

这里写的只涉及LSTM网络的结构搭建，至于如何把数据处理规范化成网络所需的结构以及把模型预测结果与实际值比较统计的可视化，就需要根据实际情况做调整了。

⑨ CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别

如下：

1、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。

2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络。

3、RNN：神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出！

介绍

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。

在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。

⑩ rnn 是循环神经网络还是递归神经网络

RNN包括循环神经网络和递归神经网络