Pylearn2可以用于连续数值数据的时间序列或序列预测吗？ Pylearn2中的LSTM递归神经网络可以用于此吗？如果是这样，有人可以在Pylearn2 / Theano / Python中发布示例代码吗？
最佳答案
我的理解是，PyLearn2对于任何种类的递归网络仍然不是很好，尽管我相信他们打算改善对此类模型的支持。
话虽如此，这里有实验性支持，包括LSTM实现。
查看目录pylearn2/sandbox/rnn中的PyLearn2源代码，尤其是pylearn2/sandbox/rnn/models/rnn.py的内容，您将在其中找到LSTM实现。
由于其实验性质，此代码可能无法正常工作，可能无法得到完全支持，并且文档可能不完整或不准确。
如果您愿意放弃PyLearn2预期的易用性优势，并在更详细的层次上进行工作，那么可以在Theano中很好地实现循环神经newtworks。有很多关于此的教程，包括：
LSTM Networks for Sentiment Analysis
Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN-RBM
Recurrent Neural Networks with Word Embeddings