Damped Sine Wave Prediction Problem

AI(人工知能)全般
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Long Short-Term Memory Networks With Python(2018/8/20)のつづき。

今回は、Damped Sine Wave Prediction Problemという時系列予測のタスクを対象にKerasとPyTorchでStacked LSTMの実装方法を比較してみます。

減衰するサイン波を系列データとみなして、先の系列を予測するタスクです。例えば、下のような減衰サイン波に対して、時刻0から80までの系列を入力したときに、系列80から100の値を予測します。サイン波の周期や減衰率はランダムで与えます。

系列を入力して、系列を出力するseq2seq(Many-to-many)のタスクのようですが、出力を系列ではなくて特徴量とみなすことでMany-to-oneのタスクとみなすことができます。

1次元特徴量の長さ3の系列を入力して、1次元特徴量の長さ2の系列を出力するのではなく、2次元特徴量を出力するとみなします。

KerasによるStacked LSTMの実装

KerasのLSTMはデフォルト設定では、出力が (batch_size, units) となり、全ての系列を入力した後の最後の隠れ状態しか出力されません(上の図のLSTM2)。

# (timesteps, input_dim) # 長さ3で特徴量の次元数が1の系列データを入力(……
 
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