Er Lstm god til tidsserier?
Er Lstm god til tidsserier?

Video: Er Lstm god til tidsserier?

Video: Er Lstm god til tidsserier?
Video: Recurrent Neural Networks 2024, November
Anonim

Brug af LSTM'er til at forecaste tid - serie . RNN'er ( LSTM'er ) er smukke godt ved at udtrække mønstre i input feature space, hvor input data spænder over lange sekvenser. I betragtning af den indhegnede arkitektur af LSTM'er der har denne evne til at manipulere sin hukommelsestilstand, de er ideelle til sådanne problemer.

På samme måde spørger folk, hvad er Lstm-tidsserier?

LSTM (Long Short-Term Memory-netværk) er en type tilbagevendende neuralt netværk, der er i stand til at huske den tidligere information, og mens den forudsiger de fremtidige værdier, tager den denne tidligere information i betragtning. Nok af de indledende, lad os se hvordan LSTM kan bruges til tidsserier analyse.

Efterfølgende er spørgsmålet, hvad Lstm er godt for? Lang korttidshukommelse ( LSTM ) er et kunstigt tilbagevendende neuralt netværk ( RNN ) arkitektur brugt inden for deep learning. LSTM netværk er velegnede til at klassificere, behandle og lave forudsigelser baseret på tidsseriedata, da der kan være forsinkelser af ukendt varighed mellem vigtige begivenheder i en tidsserie.

Heri, er Lstm bedre end Arima?

ARIMA udbytter bedre resulterer i prognoser på kort sigt, hvorimod LSTM udbytter bedre resultater for langtidsmodellering. Antallet af træningstider, kendt som "epoke" i dyb læring, har ingen effekt på ydeevnen af den trænede prognosemodel, og den udviser en virkelig tilfældig adfærd.

Hvordan forudsiger Lstm?

En finale LSTM model er en, du bruger til at lave forudsigelser på nye data. Det vil sige, givet nye eksempler på inputdata, man ønsker at bruge modellen til forudsige det forventede output. Dette kan være en klassificering (tildel en etiket) eller en regression (en reel værdi).

Anbefalede: