Je Lstm dober za časovne vrste?

2024 Avtor: Lynn Donovan | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-15 23:53

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.

Podobno se ljudje sprašujejo, kaj je časovna vrsta Lstm?

LSTM (Mreža dolgotrajnega pomnilnika) je vrsta ponavljajoče se nevronske mreže, ki si lahko zapomni pretekle informacije in pri napovedovanju prihodnjih vrednosti upošteva te pretekle informacije. Dovolj uvodov, poglejmo, kako LSTM se lahko uporablja za Časovne serije analiza.

Kasneje se postavlja vprašanje, za kaj je Lstm dober? Dolgotrajni kratkoročni spomin ( LSTM ) je umetna ponavljajoča se nevronska mreža ( RNN ) arhitektura, ki se uporablja na področju globokega učenja. LSTM omrežja so zelo primerna za razvrščanje, obdelavo in izdelavo napovedi na podlagi podatkov časovnih vrst, saj lahko med pomembnimi dogodki v časovni vrsti prihaja do neznanega zamika.

Ali je pri tem Lstm boljši od Arima?

ARIMA donosi bolje rezultatov v napovedovanju kratkoročno, medtem ko LSTM donosi bolje rezultati za dolgoročno modeliranje. Število ur usposabljanja, znano kot "epoha" v globokem učenju, nima vpliva na zmogljivost izurjenega modela napovedi in kaže resnično naključno vedenje.

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).