python小练习(085):基于keras搭建神经网络(进阶篇)之循环神经网络(RNN)
在神经网络的基础篇里,我举了几个一次线性拟合的例子来说明简单神经网络是如何运行的。今天的小练习我将介绍使用keras搭建循环神经网络(RNN),并用RNN来拟合高次方程以及如何通过sin(x)来预测cos(x)的这种非线性方程。
先来看一下,我们拟合的结果,一个是高次方程,一个是sin(x)方程
高幂次方程
cos(x)非线性方程
从拟合的曲线可以看出,机器学习的效率还是非常高的,经过学习以后预测的曲线(蓝色),可以很好的拟合测试曲线(红色)。
PS:如果你仔细观察拟合曲线,会发现它会在测试曲线上下一定范围内波动。(这非常适合对某种未知曲线的预测,比如:上证指数均线等)
源代码及注释:
**** Hidden Message ***** {:10_245:}{:10_245:}{:10_245:}
见了鬼一样
{:10_245:}{:10_245:}{:10_245:} 如果拟合某些股票的k线也是不错的啊{:5_90:} try 学习学习 很不错,谢谢大神 厉害了 {:10_255:} {:10_262:} {:10_323:} 预测股票指数指日可待啊~{:10_257:} 学习 好 学习学习 特意过来学习python, 同时学习神经网络, 最近要用到 头大 学习学习 厉害 谢谢分享 学习一下
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