研究記事LSTMでレスラー方程式を予測してみた気付いたら,サイト公開2年目に突入していました.そして,本記事で9件目です...ちょっと寂しいので,これからはちょこちょこ記事を上げていきたいと思います.てことで,今回はLSTMでレスラー方程式(a=0.36,b=0.4,c=4.5,0.05刻みで1ステップとする)のy-要素をとりあえず予測してみた結果を載せます.※本当はレスラー方程式の式とかちゃんと書かなきゃですが,記事を書き続けるためにゆるく行きます!パラメータは下記の通りです.トレーニングデータ数:5000ステップテストデータ数:1000ステップ系列長:25ステップ入出力層ニューロン数:1隠れ層ニューロン数:30return_sequences:Falseepochs:100optimizer:Adam(lr=0.001)最初はreturn_sequencesが理解できませんでしたが,こちらを読んだら理解できました。