Vai Lstm der laikrindām?

2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50

LSTM izmantošana prognozēšanai laiks - sērija . RNN ( LSTM's ) ir skaistas labi izgūstot modeļus ievades līdzekļu telpā, kur ievades dati aptver garas secības. Ņemot vērā slēgto arhitektūru LSTM's kam ir šī spēja manipulēt ar atmiņas stāvokli, tie ir ideāli piemēroti šādām problēmām.

Tāpat cilvēki jautā, kas ir Lstm laikrindas?

LSTM (Long Short-Term Memory tīkls) ir atkārtota neironu tīkla veids, kas spēj atcerēties pagātnes informāciju un, prognozējot nākotnes vērtības, ņem vērā šo pagātnes informāciju. Pietiek ar priekšsacīkstēm, redzēsim, kā LSTM var izmantot laika rindas analīze.

Pēc tam rodas jautājums, kam Lstm ir labs? Ilgtermiņa īstermiņa atmiņa ( LSTM ) ir mākslīgs atkārtots neironu tīkls ( RNN ) arhitektūra, ko izmanto dziļās mācīšanās jomā. LSTM tīkli ir labi piemēroti, lai klasificētu, apstrādātu un veiktu prognozes, pamatojoties uz laikrindu datiem, jo starp svarīgiem notikumiem laikrindā var būt nezināma ilguma aizkaves.

Šeit Lstm ir labāks par Arimu?

ARIMA ražu labāk Rezultātā prognozē īstermiņa, turpretim LSTM ražu labāk rezultāti ilgtermiņa modelēšanai. Apmācības reižu skaits, kas pazīstams kā “epohs” dziļajā apmācībā, neietekmē apmācītā prognožu modeļa veiktspēju, un tas uzrāda patiesi nejaušu uzvedību.

Kā prognozē Lstm?

Fināls LSTM modelis ir tāds, ko izmantojat, lai izveidotu prognozes par jauniem datiem. Tas ir, ņemot vērā jaunus ievades datu piemērus, modeli vēlaties izmantot, lai prognozēt paredzamo izlaidi. Tā var būt klasifikācija (piešķirt etiķeti) vai regresija (reāla vērtība).