Читать книгу 120 практических задач онлайн

2. Подготовка данных: Загружаются данные о ценах акций из CSV файла и нормализуются с помощью MinMaxScaler. Создаются последовательности для обучения модели.

3. Построение модели RNN: Модель строится с использованием двух LSTM слоев. Первый слой LSTM возвращает последовательность, которая передается следующему слою. Второй слой LSTM возвращает конечный выход, который подается на полносвязные слои для получения прогноза.

4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с использованием оптимизатора Adam и функции потерь mean_squared_error. Затем модель обучается на обучающей выборке.

5. Оценка и тестирование модели: Прогнозы модели сравниваются с реальными данными, и результаты визуализируются с помощью графика.

Этот подход может быть расширен и улучшен, например, путем настройки гиперпараметров модели или добавления дополнительных слоев для повышения точности прогнозов.

Построение модели RNN

Использование двух LSTM слоев

Для анализа временных рядов и прогнозирования цен на акции мы будем использовать два слоя LSTM. LSTM (Long Short-Term Memory) слои являются разновидностью рекуррентных нейронных сетей, специально разработанных для запоминания долгосрочных зависимостей в последовательных данных. В отличие от обычных RNN, которые могут страдать от проблем затухающих градиентов, LSTM могут эффективно обучаться на долгосрочных зависимостях.

Первый слой LSTM

Первый слой LSTM принимает последовательность данных на вход и возвращает последовательность, которая будет передана следующему слою. Возвращение последовательности (return_sequences=True) необходимо, чтобы каждый временной шаг предыдущего слоя был передан на вход следующего слоя LSTM. Это позволяет следующему слою LSTM дополнительно обрабатывать временные зависимости.

```python

model.add(layers.LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(sequence_length, 1)))

```

– 50 нейронов: Это количество нейронов в первом слое LSTM. Число нейронов определяет способность сети к обучению сложным паттернам.

–return_sequences=True: Указывает, что слой должен возвращать полную последовательность выходов для каждого временного шага, а не только последний выход.