開發環境說明：

Python 35

Pytorch 0.2

CPU/GPU均可

1、LSTM簡介

人類在進行學習時，往往不總是零開始，學習物理你會有數學基礎、學習英語你會有中文基礎等等。

于是對于機器而言，神經網絡的學習亦可不再從零開始，于是出現了Transfer Learning，就是把一個領域已訓練好的網絡用于初始化另一個領域的任務，例如會下棋的神經網絡可以用于打德州撲克。

我們這講的是另一種不從零開始學習的神經網絡——循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN），它的每一次迭代都是基于上一次的學習結果，不斷循環以得到對于整體序列的學習，區別于傳統的MLP神經網絡，這種神經網絡模型存在環型結構，

具體下所示：

上圖是RNN的基本單元，通過不斷循環迭代展開模型如下所示，圖中ht是神經網絡的在t時刻的輸出，xt是t時刻的輸入數據。

這種循環結構對時間序列數據能夠很好地建模，例如語音識別、語言建模、機器翻譯等領域。

但是普通的RNN對于長期依賴問題效果比較差，當序列本身比較長時，由于神經網絡模型的訓練是采用backward進行，在梯度鏈式法則中容易出現梯度消失和梯度爆炸的問題，需要進一步改進RNN的模型結構。

針對Simple RNN存在的問題，LSTM網絡模型被提出，LSTM的核心是修改了增添了Cell State，即加入了LSTM CELL，通過輸入門、輸出門、遺忘門把上一時刻的hidden state和cell state傳給下一個狀態。

如下所示：

遺忘門：ft = sigma(Wf*[ht-1, xt] + bf)

輸入門：it = sigma(Wi*[ht-1, xt] + bi)

cell state initial: C't = tanh(Wc*[ht-1, xt] +bc)

cell state: Ct = ft*Ct-1+ itC't

輸出門：ot = sigma(Wo*[ht-1, xt] + bo)

模型輸出：ht = ot*tanh(Ct)

LSTM有很多種變型結構，實際工程化過程中用的比較多的是peephole，就是計算每個門的時候增添了cell state的信息，有興趣的童鞋可以專研專研。

上一部分簡單地介紹了LSTM的模型結構，下邊將具體介紹使用LSTM模型進行時間序列預測的具體過程。

2、數據準備

對于時間序列，本文選取正弦波序列，事先產生一定數量的序列數據，然后截取前部分作為訓練數據訓練LSTM模型，后部分作為真實值與模型預測結果進行比較。正弦波的產生過程如下:

SeriesGen(N)方法用于產生長度為N的正弦波數值序列；

trainDataGen(seq,k)用于產生訓練或測試數據，返回數據結構為輸入輸出數據。seq為序列數據，k為LSTM模型循環的長度，使用1~k的數據預測2~k+1的數據。

3、模型構建

Pytorch的nn模塊提供了LSTM方法，具體接口使用說明可以參見Pytorch的接口使用說明書。此處調用nn.LSTM構建LSTM神經網絡，模型另增加了線性變化的全連接層Linear()，但并未加入激活函數。由于是單個數值的預測，這里input_size和output_size都為1.

4、訓練和測試

（1）模型定義、損失函數定義

（2）訓練與測試

（3）結果展示

比較模型預測序列結果與真實值之間的差距

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。