რა არის Lstm დროის სერია?

2025 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2025-01-22 17:29

დროის სერიები პროგნოზირებასთან ერთად LSTM განმეორებადი ნერვული ქსელები პითონში Keras-ით. გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების ქსელი ან LSTM ქსელი არის განმეორებადი ნერვული ქსელის ტიპი, რომელიც გამოიყენება ღრმა სწავლაში, რადგან ძალიან დიდი არქიტექტურის წარმატებით მომზადება შესაძლებელია.

მაშინ, არის თუ არა Lstm კარგი დროის სერიებისთვის?

LSTM-ების გამოყენება პროგნოზირებისთვის დრო - სერია . RNN-ები ( LSTM-ები ) ლამაზია კარგი შაბლონების ამოღებისას შეყვანის ფუნქციების სივრცეში, სადაც შეყვანის მონაცემები ვრცელდება გრძელ მიმდევრობებზე. კარიბჭე არქიტექტურის გათვალისწინებით LSTM-ები რომელსაც აქვს მეხსიერების მდგომარეობის მანიპულირების ეს უნარი, ისინი იდეალურია ასეთი პრობლემებისთვის.

შეიძლება ასევე იკითხოს, როგორ პროგნოზირებს Lstm? ფინალი LSTM მოდელი არის ის, რომლის დასამზადებლადაც იყენებთ პროგნოზები ახალ მონაცემებზე. ანუ, შეყვანის მონაცემების ახალი მაგალითების გათვალისწინებით, გსურთ გამოიყენოთ მოდელი იწინასწარმეტყველე მოსალოდნელი გამომავალი. ეს შეიძლება იყოს კლასიფიკაცია (ეტიკეტის მინიჭება) ან რეგრესია (რეალური მნიშვნელობა).

ამის გათვალისწინებით, რა არის დროის ნაბიჯი Lstm-ში?

LSTM ნიშნავს გრძელვადიანი მოკლე მეხსიერება, რაც ნიშნავს, რომ მოკლევადიანი მეხსიერება შენარჩუნებულია LSTM უჯრედის მდგომარეობა დიდი ხნის განმავლობაში დროის ნაბიჯები . LSTM ამას აღწევს გაქრობის გრადიენტის პრობლემის გადალახვით, რომელიც ტიპიურია მარტივი RNN არქიტექტურისთვის.

რა არის Lstm-ის გამოყენება?

ამისთვის მაგალითი LSTM გამოიყენება ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა არასეგმენტირებული, დაკავშირებული ხელნაწერის ამოცნობა, მეტყველების ამოცნობა და ანომალიების გამოვლენა ქსელურ ტრაფიკში ან IDS-ებში (შეჭრის აღმოჩენის სისტემები). საერთო LSTM ერთეული შედგება უჯრედისგან, შეყვანის კარიბჭისგან, გამომავალი კარიბჭისგან და დავიწყების კარიბჭისგან.