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文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- [一、 LSTM(长短期记忆网络)](#一、 LSTM(长短期记忆网络))
- 二、LSMT的优缺点
- 三、LSTM的应用场景
- 四、python的实现
-
- [4.1. 数据准备](#4.1. 数据准备)
- [4.2. 构建 LSTM 模型](#4.2. 构建 LSTM 模型)
- [4.3. 训练模型](#4.3. 训练模型)
- [4.4. 异常检测](#4.4. 异常检测)
- [4.5. 结果分析](#4.5. 结果分析)
前言
在时间序列分析中，异常值检测是一个重要的任务，它可以帮助我们发现数据中的异常情况，比如突发的异常波动、异常值等。
一、 LSTM(长短期记忆网络)
RNN ：RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络，RNN 的神经网络单元不但与输入和输出存在联系，而且自身也存在一个循环 / 回路 / 环路 / 回环 (loop)。这种回路允许信息从网络中的一步传递到下一步。因此RNN中，上一个时刻的网络状态将会作用于到下一个时刻的网络状态，同时这也表明 RNN 和序列数据密切相关。
参考文献中，对RNN的展开和收起有一个简单的图示：
**梯度消失或梯度爆炸：**在训练过程中，随着网络深度增加，梯度会逐渐减小至零（梯度消失）或无限增大（梯度爆炸），导致网络难以训练。
LSTM，全称为Long Short-Term Memory（长短期记忆网络），是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。LSTM最初由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，主要是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。
下图一和图二是关于经典RNN结构与LSTM结构对比图，从结构上，可以看出，LSTM是一种特殊的RNN，两者的区别在于普通的RNN单个循环结构内部只有一个状态。而LSTM的单个循环结构(又称为细胞)内部有四个状态。
图一： RNN结构
图二： LSTM结构
通过结构图的对比，可以看出LSTM单元要复杂许多。每个LSTM单元中包含了4个交互的网络层，这个四层结构的网络层主要包括如下内容：
- 记忆单元（Memory Cell）：记忆单元是LSTM的核心部分，它能够存储信息，并通过门控机制来控制信息的流入、流出以及保持。
- 遗忘门（Forget Gate）：遗忘门决定上一时刻的单元状态有多少需要保留到当前时刻。
- 输入门（Input Gate）：输入门决定当前时刻网络的输入数据有多少需要保存到单元状态。
- 输出门（Output Gate）：输出门决定了控制当前单元状态有多少需要输出到当前的输出值。
１.１ 记忆单元
记忆细胞提供了记忆的功能，在网络结构加深时仍能传递前后层的网络信息。参考文件中给出了下图，示例是最简单的模式，采用的是函数只有两个sigmod 和tanh神经网络层。其中红色部分就是记忆单元的表示，输入数据在结合遗忘门，输入门数据后进行相应的输出。
１.２ 遗忘门
遗忘门的作用是要决定从记忆细胞c中是否丢弃某些信息，即ａｔ－１中有多少信息进行保留。参考文件中的图片很清晰的表明其在单元中的位置，基于上图的示例，可以通过一个 Sigmoid函数来进行处理。
１.３ 输入门
输入门的作用就是往状态信息中添加新东西，输入门包含记忆细胞候选值和更新门两个元素，同时使用了两个神经元函数。参考文件中对其位置的说明如下图。
１.４ 输出门
输出门是输出的记忆，也就是前面的积累。首先，通过 tanh 进行记忆单元的输出进行处理，它和 sigmoid 门的输出相乘，最终我们仅仅会输出我们确定输出的那部分，最后通过运行一个 sｏｆｔｍａｘ 层来过滤后，确定细胞状态的哪个部分将输出出去。
二、LSMT的优缺点
通义千问对LSTM的优缺点的总结信息如下：
优点
-
解决长期依赖问题：LSTM通过其独特的结构设计，特别是输入门、遗忘门和输出门的设计，能够有效地捕捉长时间间隔的信息依赖关系，这是标准RNN难以做到的。
-
防止梯度消失/爆炸：由于LSTM内部状态的传递方式，它能够在训练过程中较好地保持梯度的稳定，从而避免了梯度消失或梯度爆炸的问题。
-
灵活的模型能力：LSTM可以适应多种类型的序列数据，包括但不限于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。
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并行计算能力：虽然LSTM本质上是一个序列模型，但是它可以通过一些技巧实现一定程度上的并行化计算，提高训练效率。
缺点
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计算成本高：相比于简单的RNN模型，LSTM的参数量更多，因此在训练和推理时需要更多的计算资源和时间。
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过拟合风险：由于LSTM具有较强的表达能力，如果数据集较小或正则化手段不当，容易发生过拟合现象。
-
调参复杂：LSTM中存在多个超参数需要调整，如学习率、隐藏层单元数、层数等，这使得模型调优变得更加困难。
-
解释性较差：尽管LSTM在很多任务上表现优秀，但它属于黑盒模型，内部的工作机制对于非专业人士来说难以理解，这限制了其在某些需要高度可解释性的领域的应用。
三、LSTM的应用场景
LSTM作为一种先进的深度学习模型，其在多个领域的应用都展现了其强大的数据处理能力和灵活性，其主要应用场景包括：
- 自然语言处理（NLP） ：LSTM在文本生成、机器翻译、语音识别等领域表现突出。例如，Google翻译使用的就是基于LSTM的模型[^1^]。
- 时间序列预测：LSTM能够捕捉时间序列中的时间依赖性，适用于股票价格预测、天气预测等场景。
- 视频分析：在视频内容分析和动作识别中，LSTM可以有效地处理视频帧之间的时序关系。
- 生物信息学：在DNA序列分析、蛋白质结构预测等生物信息学领域，LSTM也显示出了强大的能力。
- 音乐创作：LSTM被用于生成音乐和作曲，能够学习音乐的风格并进行创作。
- 机器人技术：在机器人路径规划和控制系统中，LSTM可以帮助机器人更好地理解和预测环境变化。
- 游戏AI：在电子游戏中，LSTM可以用来开发更智能的NPC对手或队友。
随着技术的不断进步，LSTM在未来的应用前景将更加广阔。
四、python的实现
4.1. 数据准备
首先，需要准备你的时序数据。通常，这包括数据的收集、清洗和预处理。对于异常检测任务，你可能需要将原始数据转换为监督学习问题的形式，即创建输入-输出对。
本实例通过从csv中读取两列数据的方案来实现。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 选择特征列
features = data[['feature1', 'feature2']]
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_features = scaler.fit_transform(features)
# 创建数据集
def create_dataset(data, time_step=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(data)-time_step-1):
a = data[i:(i+time_step), 0]
X.append(a)
Y.append(data[i + time_step, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
time_step = 60 # 可以根据具体需求调整
X, y = create_dataset(scaled_features, time_step)
4.2. 构建 LSTM 模型
接下来，构建一个简单的 LSTM 模型来学习时序数据中的模式。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(time_step, scaled_features.shape[1])))
model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
4.3. 训练模型
使用训练集数据训练模型。为了防止过拟合，可以设置验证集来监控模型在未见过的数据上的表现。
history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=64, validation_split=0.1, verbose=1)
4.4. 异常检测
训练完成后，可以通过计算预测值与实际值之间的误差来进行异常检测。较大的误差可能指示异常点。
# 使用模型预测
train_predict = model.predict(X)
# 反向转换预测值
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
y_true = scaler.inverse_transform(y.reshape(-1, 1))
# 计算误差
errors = np.abs(y_true - train_predict)
# 定义阈值来判断是否为异常
threshold = np.percentile(errors, 99.75) # 例如，选择99.75%(3个标准差)分位数作为阈值
anomalies = errors > threshold
4.5. 结果分析
最后，你可以通过可视化或其他方法来检查哪些数据点被认为是异常的。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.plot(y_true, label='True value')
plt.plot(train_predict, label='Predicted value')
plt.scatter(np.where(anomalies)[0], y_true[anomalies], c='r', label='Anomaly')
plt.legend()
plt.show()
参考
Python LSTM时间序列异常值检测
深入理解LSTM
最简单的LSTM讲解，多图展示，源码实践，建议收藏
神经网络 | CNN 与 RNN------深度学习主力军