是否有一些用于时间序列预测的预先训练的LSTM，RNN或ANN模型？

Question

我想解决时间序列预测问题。我尝试过使用ANN和LSTM，在各种参数上玩了很多，但我所能得到的结果比持久性预测好8％。

所以我想知道：既然你可以在keras中保存模型;对于时间序列预测，是否有预先训练的模型（LSTM，RNN或任何其他ANN）？如果是这样，我如何得到它们？ Keras有没有？

我的意思是这将是，如果有包含预先训练的模型，使人们就不必speent太多时间训练他们网站..

同样，另一个问题超好用：

是有可能做到以下几点？ 1.假设我现在有一个数据集，我用它来训练我的模型。假设在一个月内，我将访问另一个数据集（对应于相同的数据或类似的数据，将来可能但不排除）。那么可以继续对模型进行培训吗？这与批量训练不同。当你批量完成时，你可以在一瞬间获得所有数据。 这可能吗？如何？

Answer 1

我会先回答你最后的问题。

是否有可能继续培养模型呢？这与批量训练不同。当你批量完成时，你可以在一瞬间获得所有数据。可能吗？如何？

是的，这是可能的。一般来说，它叫做transfer learning。但请记住，如果两个数据集代表了非常不同的人群，网络将很快“忘记”它在第一次运行时学到的内容，并将优化到第二次。要做到这一点，你只需从loaded state开始训练，而不是随机初始化，然后保存模型。还建议在第二次运行时使用较小的学习速率，以便逐步适应新的数据。

对于时间 系列预测是否有任何预先训练的模型（LSTM，RNN或任何其他ANN）？如果是这样，我如何得到它们？ Keras有没有？

我还没有找到一个准确的预训练模式，但快速搜索给我的，你可以只运行和得到的结果为自己几个活跃的GitHub项目：Time Series Prediction with Machine Learning（在tensorflow LSTM，GRU实施），LSTM Neural Network for Time Series Prediction（keras和tensorflow），Time series predictions with Keras（keras和theano），Neural-Network-with-Financial-Time-Series-Data（keras和tensorflow）。另见this post。