第十四章循环神经网络

循环神经网络可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。

循环神经网络可以在任意长度的序列上工作，而不是之前讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。

举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析(例如，读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉)的自然语言处理系统中极为有用。

另外，循环神经网络的预测能力使得它们具备令人惊讶的创造力。

可以要求它们去预测一段旋律的下几个音符，随机选取这些音符的其中之一并演奏它。然后要求网络给出接下来最可能的音符，演奏它，如此周而复始。

同样，循环神经网络可以生成语句，图像标注等。

在本章中，教程介绍以下几点

循环神经网络背后的基本概念
循环神经网络所面临的主要问题(在第11章中讨论的消失／爆炸的梯度)，广泛用于反抗这些问题的方法：LSTM 和 GRU cell(单元)。
展示如何用 TensorFlow 实现循环神经网络。最终我们将看看及其翻译系统的架构。

6.预测时间序列

RNN是如何处理时间序列，如股价，气温，脑电波模式等等。在这里将训练一个 RNN 来预测生成的时间序列中的下一个值。

每个训练实例是从时间序列中随机选取的 20 个连续值的序列，目标序列与输入序列相同，除了向后移动一个时间步。

在这里生成一张时序图，从中间抽取12-14.5的时间段生成右图作为训练实例。

t_min, t_max = 0, 30resolution = 0.1def time_series(t): return t * np.sin(t) / 3 + 2 * np.sin(t*5)def next_batch(batch_size, n_steps): t0 = np.random.rand(batch_size, 1) * (t_max - t_min - n_steps * resolution) Ts = t0 + np.arange(0., n_steps + 1) * resolution ys = time_series(Ts) return ys[:, :-1].reshape(-1, n_steps, 1), ys[:, 1:].reshape(-1, n_steps, 1)t = np.linspace(t_min, t_max, int((t_max - t_min) / resolution))n_steps = 20t_instance = np.linspace(12.2, 12.2 + resolution * (n_steps + 1), n_steps + 1)plt.figure(figsize=(11,4))plt.subplot(121)plt.title("A time series (generated)

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