Kas Lstm sobib aegridade jaoks?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:45

LSTM-ide kasutamine prognoosimiseks aega - seeria . RNN-id ( LSTM-id ) on ilusad hea mustrite eraldamisel sisendfunktsioonide ruumist, kus sisendandmed hõlmavad pikki jadasid. Arvestades väravaga arhitektuuri LSTM-id millel on see võime oma mälu olekut manipuleerida, sobivad need selliste probleemide jaoks ideaalselt.

Samamoodi küsivad inimesed, mis on Lstm aegrida?

LSTM (Long Short-Term Memory network) on korduva närvivõrgu tüüp, mis on võimeline meeles pidama minevikuteavet ja prognoosides tulevikuväärtusi, võtab see minevikuteavet arvesse. Aitab eeltööst, vaatame, kuidas LSTM jaoks saab kasutada aegrida analüüs.

Seejärel tekib küsimus, milleks Lstm hea on? Pikaajaline lühimälu ( LSTM ) on kunstlik korduv närvivõrk ( RNN ) süvaõppe valdkonnas kasutatav arhitektuur. LSTM võrgud sobivad hästi aegridade andmetel põhinevate klassifitseerimise, töötlemise ja prognooside tegemiseks, kuna aegrea oluliste sündmuste vahel võib esineda teadmata kestusega viivitusi.

Kas Lstm on siin parem kui Arima?

ARIMA saaki parem tulemuseks on lühiajaline prognoosimine, samas kui LSTM saaki parem tulemused pikaajaliseks modelleerimiseks. Treeningute arv, mida süvaõppes nimetatakse "epohhiks", ei mõjuta treenitud prognoosimudeli toimivust ja see käitub tõeliselt juhuslikult.

Kuidas Lstm ennustab?

Finaal LSTM mudel on see, mida te valmistamiseks kasutate ennustused uute andmete kohta. See tähendab, et kui võtta arvesse uusi sisendandmete näiteid, soovite mudelit kasutada ennustada eeldatav väljund. See võib olla klassifikatsioon (silt) või regressioon (reaalne väärtus).