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Sequences, Time Series and Prediction in Tessorflow quizs on Coursera (二）

2022-07-21 11:14:00 【黄水生】

第二周
这周的主要内容是处理数据，使用DNN模型来对时间序列进行训练并预测，时间序列的数据处理主要用滑动窗口的形式来给模型输入，如下图所示：
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代码结构如下所示：使用tf.dataset 接口，其中dataset.window()、dataset.flat_map()、dataset.shuffle()、dataset.batch()是dataset对象方法，具体使用教程参考tf.data.dataset

在训练过程中调整学习速率
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模型训练结束后，我们可以看看随着学习速率的调整，模型损失值得变化曲线：

从损失的变化曲线我们可以看到，当学习速率取 $7*10{^{-6}}$

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第三周

模型的输入形状：

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下面这个RNN网络的输入形状为 4（batch_size）*30(window_size)*1

如果RNN用的3个神经元的话，则RNN层输出 $\hat{y{_0}}$ 的形状为4(batch_size)*30(winidow_size)*3

window_size就是{x0 x1 … X29} {Y0 Y1 … Y29}的个数30
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最后有用的是 $\hat{y{_29}}$ 和 $\hat{H{_29}}$

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使用多层RNN层的话，前RNN层必须带参数“return_sequences=True”,如上图所示。

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上面第一个Lambda层用来扩充输入X的形状，第二个Lambda层是用来放大RNN层输出了，那样符合时间序列的规律（一般是大于1的数值），而RNN默认使用的tanh，它的输出范围时-1~1.

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第四周：
这周就是将前几周我们学的知识结合起来，对太阳黑子进行预测，主要使用了CNN和LSTM结合的方式

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