Onko Lstm hyvä aikasarjoille?
Onko Lstm hyvä aikasarjoille?

Video: Onko Lstm hyvä aikasarjoille?

Video: Onko Lstm hyvä aikasarjoille?
Video: Finance with Python! Portfolio Diversification and Risk 2024, Saattaa
Anonim

LSTM:ien käyttö ennustamiseen aika - sarja . RNN:t ( LSTM:t ) ovat kauniita hyvä poimittaessa kuvioita syöttöominaisuusavaruudessa, jossa syöttödata ulottuu pitkien sekvenssien yli. Koska aidatulla arkkitehtuurilla LSTM:t jolla on tämä kyky manipuloida muistitilaansa, ne ovat ihanteellisia tällaisiin ongelmiin.

Samoin ihmiset kysyvät, mikä on Lstm-aikasarja?

LSTM (Long Short-Term Memory network) on eräänlainen toistuva hermoverkko, joka pystyy muistamaan menneisyyden ja ennustamaan tulevaisuuden arvoja, mutta se ottaa tämän menneisyyden huomioon. Alkuvaiheita riittää, katsotaan miten LSTM voidaan käyttää Aikasarja analyysi.

Myöhemmin kysymys kuuluu, mihin Lstm on hyvä? Pitkä lyhytaikainen muisti ( LSTM ) on keinotekoinen toistuva hermoverkko ( RNN ) syväoppimisen alalla käytettävä arkkitehtuuri. LSTM verkot soveltuvat hyvin aikasarjatietojen luokitteluun, käsittelyyn ja ennusteiden tekemiseen, koska aikasarjan tärkeiden tapahtumien välillä voi olla tuntemattoman pituisia viiveitä.

Onko Lstm parempi kuin Arima?

ARIMA tuottoa paremmin johtaa lyhyen aikavälin ennustamiseen, kun taas LSTM tuottoa paremmin tuloksia pitkän aikavälin mallintamiseen. Harjoituskertojen määrä, joka tunnetaan syväoppimisen "epookina", ei vaikuta koulutetun ennustemallin suorituskykyyn, ja se käyttäytyy todella satunnaisesti.

Miten Lstm ennustaa?

Finaali LSTM malli on sellainen, jota käytät tekemiseen ennusteita uusilla tiedoilla. Toisin sanoen, kun annat uusia esimerkkejä syöttötiedoista, haluat käyttää mallia ennustaa odotettu tulos. Tämä voi olla luokitus (määritä nimiö) tai regressio (reaaliarvo).

Suositeltava: