Program for training and testing the Elman Recurrent Neural Network model

资 源 简 介

Program for training and testing the Elman Recurrent Neural Network model

详 情 说 明

Elman 循环神经网络（Elman Recurrent Neural Network, Elman RNN）是一种经典的时间序列建模方法，适用于具有时序依赖性的预测任务。该网络通过在隐藏层引入上下文单元来记忆历史信息，使其能够捕捉序列中的短期依赖关系。

在训练阶段，Elman RNN 采用基于梯度下降的优化方法（如 BPTT，随时间反向传播）调整网络权重。训练过程通常涉及：数据预处理（归一化或标准化）、定义网络结构（如隐藏层神经元数量）、选择损失函数（如均方误差）以及设置学习率和训练轮次。

测试阶段则利用训练好的模型进行预测，通过对输入序列的前向传播计算输出值。Elman RNN 适用于多种时间序列问题，如股票价格预测、天气数据建模等。然而，它可能面临梯度消失或爆炸的问题，因此在实际应用中可能需要结合梯度裁剪或更先进的 RNN 变体（如 LSTM、GRU）来提升性能。