Lstm კარგია დროის სერიებისთვის?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

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.

ანალოგიურად, ხალხი იკითხავს, რა არის Lstm დროის სერია?

LSTM (გრძელვადიანი მეხსიერების ქსელი) არის მორეციდივე ნერვული ქსელის ტიპი, რომელსაც შეუძლია დაიმახსოვროს წარსული ინფორმაცია და მომავალი მნიშვნელობების პროგნოზირებისას მხედველობაში იღებს ამ წარსულ ინფორმაციას. საკმარისია წინასწარი, ვნახოთ როგორ LSTM შეიძლება გამოყენებულ იქნას დროის სერია ანალიზი.

შემდგომში ჩნდება კითხვა, რისთვის არის კარგი Lstm? გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერება ( LSTM ) არის ხელოვნური მორეციდივე ნერვული ქსელი ( RNN ) ღრმა სწავლების სფეროში გამოყენებული არქიტექტურა. LSTM ქსელები კარგად შეეფერება კლასიფიკაციას, დამუშავებას და პროგნოზების გაკეთებას დროის სერიების მონაცემებზე დაყრდნობით, რადგან დროის სერიების მნიშვნელოვან მოვლენებს შორის შეიძლება იყოს უცნობი ხანგრძლივობის ჩამორჩენა.

აქ Lstm უკეთესია ვიდრე Arima?

არიმა მოსავლიანობას უკეთესი შედეგად ხდება მოკლევადიანი პროგნოზირება, მაშინ როცა LSTM მოსავლიანობას უკეთესი შედეგები გრძელვადიანი მოდელირებისთვის. ტრენინგის დროების რაოდენობა, რომელიც ცნობილია როგორც „ეპოქა“ღრმა სწავლაში, არ ახდენს გავლენას მომზადებული პროგნოზის მოდელის შესრულებაზე და ის ავლენს ჭეშმარიტად შემთხვევით ქცევას.

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).