時系列予測のための事前トレーニング済みのLSTM、RNN、またはANNモデルはありますか？
時系列予測の問題を解決しようとしています。私はANNとLSTMを試して、さまざまなパラメーターをいろいろと試してみましたが、永続性予測よりも8％優れていました。
だから私は疑問に思っていました。モデルをケラスに保存できるからです。時系列予測用の事前トレーニング済みモデル（LSTM、RNN、またはその他のANN）はありますか？もしそうなら、どうすれば入手できますか？ケラスにいますか？
つまり、事前にトレーニングされたモデルを含むWebサイトがあれば、人々がそれらをトレーニングするのにあまり時間をかけなくても済むようになると非常に便利です。
同様に、別の質問：
次のことはできますか？ 1.現在データセットがあり、それを使用してモデルをトレーニングするとします。 1か月以内に、別のデータセット（同じデータまたは同様のデータに対応する、将来的には可能であるが、これに限定されない）にアクセスできると仮定します。その場合、モデルのトレーニングを継続することは可能ですか？これは、バッチでトレーニングすることと同じではありません。バッチで行うと、すべてのデータがすぐに得られます。出来ますか？そしてどうやって？
最初に最後の質問にお答えします。
その場合、モデルのトレーニングを継続することは可能ですか？これは、バッチでトレーニングすることと同じではありません。バッチで行うと、すべてのデータがすぐに得られます。出来ますか？そしてどうやって？
はい、可能です。一般に、それは 転移学習 と呼ばれます。ただし、2つのデータセットが非常に異なる母集団を表す場合、ネットワークはすぐに最初の実行で学習したことを「忘れ」、2番目の実行に最適化することに注意してください。これを行うには、ランダムな初期化の代わりに ロードされた状態 からトレーニングを開始し、後でモデルを保存します。また、新しいデータに徐々に適応させるために、2回目の実行では学習率を小さくすることをお勧めします。
時系列予測用の事前トレーニング済みモデル（LSTM、RNN、またはその他のANN）はありますか？もしそうなら、どうすれば入手できますか？ケラスにいますか？
事前トレーニングされたモデルを正確に見つけられませんでしたが、クイック検索により、実行して結果を得ることができるいくつかのアクティブなGitHubプロジェクトが得られました自分： 機械学習を使用した時系列予測 （Lensor、GRUのテンソルフローでの実装）、 時系列予測用のLSTMニューラルネットワーク （ケラスとテンソルフロー）、 時系列Kerasを使用した予測 （kerasおよびtheano）、 Neural-Network-with-Financial-Time-Series-Data （kerasおよびtensorflow）。 this post も参照してください。