Lstm добър ли е за времеви серии?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43

Използване на LSTM за прогнозиране време - серия . RNN ( LSTM ) са красиви добре при извличане на шаблони във входното пространство на характеристиките, където входните данни обхващат дълги поредици. Предвид затворената архитектура на LSTM които имат тази способност да манипулират състоянието на паметта си, те са идеални за такива проблеми.

По същия начин хората питат какво е Lstm времеви ред?

LSTM (Мрежа за дългосрочна памет) е вид повтаряща се невронна мрежа, способна да запомни минала информация и докато предсказва бъдещите стойности, тя взема предвид тази минала информация. Стига с предварителните уговорки, да видим как LSTM може да се използва за времеви редове анализ.

Впоследствие въпросът е за какво е добър Lstm? Дългосрочна краткосрочна памет ( LSTM ) е изкуствена повтаряща се невронна мрежа ( RNN ) архитектура, използвана в областта на дълбокото обучение. LSTM мрежите са много подходящи за класифициране, обработка и изготвяне на прогнози въз основа на данни от времеви серии, тъй като може да има закъснения с неизвестна продължителност между важни събития в времеви ред.

Тук Lstm по-добър ли е от Arima?

ARIMA добиви По-добре води до прогнозиране в краткосрочен план, докато LSTM добиви По-добре резултати за дългосрочно моделиране. Броят на времената за обучение, известен като „епоха“в дълбокото обучение, няма ефект върху производителността на обучения модел на прогноза и показва наистина случайно поведение.

Как Lstm прогнозира?

Финал LSTM моделът е този, който използвате, за да направите прогнози на нови данни. Тоест, като се имат предвид нови примери за входни данни, за които искате да използвате модела прогнозирай очаквания изход. Това може да бъде класификация (присвояване на етикет) или регресия (реална стойност).