Er Lstm bra for tidsserier?
Er Lstm bra for tidsserier?

Video: Er Lstm bra for tidsserier?

Video: Er Lstm bra for tidsserier?
Video: What is LSTM (Long Short Term Memory)? 2024, November
Anonim

Bruke LSTMer til å forutsi tid - serie . RNN sine ( LSTM-er ) er pene god ved å trekke ut mønstre i input-funksjonsrom, der inndataene spenner over lange sekvenser. Gitt den inngjerdede arkitekturen til LSTM-er som har denne evnen til å manipulere minnetilstanden, de er ideelle for slike problemer.

På samme måte spør folk, hva er Lstm-tidsserier?

LSTM (Long Short-Term Memory Network) er en type tilbakevendende nevrale nettverk som er i stand til å huske tidligere informasjon og mens den forutsier fremtidige verdier, tar den hensyn til denne tidligere informasjonen. Nok av innledende, la oss se hvordan LSTM kan brukes til tidsserier analyse.

Deretter er spørsmålet, hva er Lstm godt for? Langt korttidsminne ( LSTM ) er et kunstig tilbakevendende nevralt nettverk ( RNN ) arkitektur brukt innen dyp læring. LSTM nettverk er godt egnet til å klassifisere, behandle og lage spådommer basert på tidsseriedata, siden det kan være forsinkelser av ukjent varighet mellom viktige hendelser i en tidsserie.

Heri, er Lstm bedre enn Arima?

ARIMA gir bedre resulterer i prognoser på kort sikt, mens LSTM gir bedre resultater for langsiktig modellering. Antall treningstider, kjent som "epoke" i dyp læring, har ingen effekt på ytelsen til den trente prognosemodellen, og den viser en virkelig tilfeldig oppførsel.

Hvordan spår Lstm?

En finale LSTM modellen er en du bruker til å lage spådommer på nye data. Det vil si at gitt nye eksempler på inngangsdata ønsker man å bruke modellen til forutsi forventet produksjon. Dette kan være en klassifisering (tildel en etikett) eller en regresjon (en reell verdi).

Anbefalt: