synaptic js-lstm-rnn算法的死简单示例

Question

真是太疯狂了非常简单LSTM RNN预测时间序列数据的示例。

https://github.com/cazala/synapic网站

https://github.com/cazala/synaptic/wiki/Architect#lstm

我想使用以下数组中的历史数据：

常量数组=[0,0,0,1,0,0,0,1];

这里有一些令人震惊的数据，对吧？

我想A）用数组训练算法，然后B）用以下数组测试算法：

常量数组=[0,0,0,1,0,0,0,1,0];

应导致预测0.

不幸的是，文档非常糟糕，没有明确的代码示例。有人举过例子吗？

Answer 1

这个答案不是用Synaptic写的，而是用尼塔普特人。我决定快速回答，并将其包含在文档中。这是代码，它可以工作9/10次：

var网络=新nedaptic.architect。LSTM（1,6,1）；//当时间序列为[0,0,0,1,0,0,1…]时var培训数据=[{输入：[0]，输出：[0]}，{输入：[0]，输出：[0]}，{输入：[0]，输出：[1]}，{输入：[1]，输出：[0]}，{输入：[0]，输出：[0]}，{输入：[0]，输出：[0]}，{输入：[0]，输出：[1]}，];network.train（培训数据{对数：500，迭代次数：6000，误差：0.03，清除：true，比率：0.05，});

在JSFIDDLE上运行它以查看预测！有关更多预测，请打开这个.

我做出的一些选择的解释：

• 我设置选项清楚的为true，因为您希望进行按时间顺序的时间序列预测。这确保了网络从每次训练迭代的“开始”开始，而不是从上一次迭代的“结束”继续。
• 利率相当低，较高的利率将因MSE错误而停滞~0.2
• LSTM有一个由6个内存节点组成的块，较低的数量似乎也不起作用。