machine-learning - 用于时间序列或序列预测的 Pylearn2 示例

Question

Pylearn2可以用于连续数值数据的时间序列或序列预测吗？Pylearn2 中的 LSTM 循环神经网络可以用于此目的吗？如果是这样，有人可以在 Pylearn2/Theano/Python 中发布示例代码吗？

Answer 1

我的理解是 PyLearn2 对于任何类型的循环网络仍然不是很好，尽管我相信他们打算改进对这些类型的模型的支持。

话虽如此，有实验支持，包括 LSTM 实现。

查看目录pylearn2/sandbox/rnn中的 PyLearn2 源代码，特别是pylearn2/sandbox/rnn/models/rnn.py的内容，您将在其中找到 LSTM 实现。

由于其实验性质，此代码可能无法正常工作，可能无法完全支持，并且文档可能不完整或不准确。

如果您愿意放弃 PyLearn2 预期的易用性优势并在更详细的层面上工作，那么可以在 Theano 中很好地实现循环神经网络。这方面有很多教程，包括：

• 用于情感分析的 LSTM 网络
• 使用 RNN-RBM 建模和生成复调音乐序列
• 带有词嵌入的递归神经网络