Je li Lstm dobar za vremenske serije?
Je li Lstm dobar za vremenske serije?

Video: Je li Lstm dobar za vremenske serije?

Video: Je li Lstm dobar za vremenske serije?
Video: ИЗГОЙ – Лучший спортивный фильм года!🏆 ЭТОТ ФИЛЬМ ИЗМЕНИЛ МИЛЛИОНЫ ЛЮДЕЙ! спорт, workout, турники 2024, Svibanj
Anonim

Korištenje LSTM-ova za predviđanje vrijeme - niz . RNN-a ( LSTM-ovi ) lijepe su dobro pri izdvajanju uzoraka u prostoru ulaznih značajki, gdje se ulazni podaci protežu kroz duge sekvence. S obzirom na zatvorenu arhitekturu od LSTM-ovi koji imaju tu sposobnost da manipuliraju svojim stanjem memorije, idealni su za takve probleme.

Isto tako, ljudi se pitaju, što je Lstm vremenska serija?

LSTM (Mreža dugotrajnog pamćenja) je vrsta rekurentne neuronske mreže koja je sposobna zapamtiti prošle informacije i dok predviđa buduće vrijednosti, uzima te podatke iz prošlosti u obzir. Dosta je preliminara, da vidimo kako LSTM može se koristiti za vremenske serije analiza.

Nakon toga, postavlja se pitanje za što je Lstm dobar? Dugotrajno pamćenje ( LSTM ) je umjetna rekurentna neuronska mreža ( RNN ) arhitektura koja se koristi u području dubokog učenja. LSTM mreže su prikladne za klasificiranje, obradu i predviđanje na temelju podataka vremenskih serija, budući da između važnih događaja u vremenskoj seriji može postojati kašnjenje nepoznatog trajanja.

Ovdje, je li Lstm bolji od Arima?

ARIMA prinosi bolje rezultira kratkoročnim predviđanjem, dok LSTM prinosi bolje rezultati za dugoročno modeliranje. Broj vremena treninga, poznat kao "epoha" u dubokom učenju, nema utjecaja na izvedbu obučenog modela prognoze i pokazuje doista nasumično ponašanje.

Kako Lstm predviđa?

Finale LSTM model je onaj koji koristite za izradu predviđanja na novim podacima. To jest, s obzirom na nove primjere ulaznih podataka, za koje želite koristiti model predvidjeti očekivani izlaz. To može biti klasifikacija (dodijeliti oznaku) ili regresija (stvarna vrijednost).

Preporučeni: