• 基于PaddlePaddle的LSTM神经网络实现中国人口预测

    • 2022-12-07 11:11
    • 字数 291
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    本项目属于机器学习范畴,根据指定数据集(中国人口数据集等)使用Paddle框架搭建LSTM神经网络,包括数据预处理、模型构建、模型训练、模型预测、预测结果可视化等。

    我们将根据中国人口数据集中的多个特征(features),例如:出生人口(万)、中国人均GPA(美元计)、中国性别比例(按照女生=100)、自然增长率(%)等8个特征字段,预测中国未来总人口(万人)这1个标签字段。属于多输入,单输出LSTM神经网路预测范畴。

    LSTM算法是一种重要的目前使用最多的时间序列算法,是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络),能够学习长期的依赖关系。循环神经网络的设计初衷之一就是能够捕获长距离输入之间的依赖。而LSTM在RNN基础上引入一个新的内部状态:记忆细胞(memory cell),和三个控制信息传递的逻辑门:输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)、输出门(output gate)。

    教程地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5162692

     

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