Kaj je časovna vrsta Lstm?
Kaj je časovna vrsta Lstm?

Video: Kaj je časovna vrsta Lstm?

Video: Kaj je časovna vrsta Lstm?
Video: ЛЮБОВЬ С ДОСТАВКОЙ НА ДОМ (2020). Романтическая комедия. Хит 2024, December
Anonim

Časovne serije Napoved z LSTM Ponavljajoče se nevronske mreže v Pythonu s Kerasom. Omrežje dolgotrajnega pomnilnika oz LSTM Mreža je vrsta ponavljajoče se nevronske mreže, ki se uporablja pri globokem učenju, ker je mogoče uspešno usposobiti zelo velike arhitekture.

Ali je potem Lstm dober za časovne vrste?

Uporaba LSTM-jev za napovedovanje čas - serija . RNN-ji ( LSTM ) so lepi dobro pri ekstrakciji vzorcev v prostoru vhodnih funkcij, kjer se vhodni podatki raztezajo po dolgih zaporedjih. Glede na zaprto arhitekturo LSTM ki ima to sposobnost manipuliranja s svojim stanjem pomnilnika, so idealni za takšne težave.

Lahko se tudi vprašamo, kako Lstm napoveduje? Finale LSTM model je tisti, ki ga uporabljate za izdelavo napovedi na novih podatkih. Se pravi, glede na nove primere vhodnih podatkov, za katere želite uporabiti model napovedati pričakovani izhod. To je lahko razvrstitev (dodeli oznako) ali regresija (resnična vrednost).

Glede na to, kakšen je časovni korak v Lstm?

LSTM pomeni dolgotrajni spomin, kar pomeni, da se kratkoročni spomin ohranja v LSTM celično stanje že dolgo časovni koraki . LSTM To doseže s premagovanjem problema izginjajočega gradienta, ki je značilen za arhitekturo simpleRNN.

Kakšna je uporaba Lstm?

Za primer , LSTM je uporaben za naloge, kot so nesegmentirano, povezano prepoznavanje rokopisa, prepoznavanje govora in odkrivanje anomalij v omrežnem prometu ali IDS (sistemi za zaznavanje vdorov). Skupna enota LSTM je sestavljena iz celice, vhodnih vrat, izhodnih vrat in vrat za pozabo.

Priporočena: