Vad är Lstm-tidsserier?
Vad är Lstm-tidsserier?

Video: Vad är Lstm-tidsserier?

Video: Vad är Lstm-tidsserier?
Video: What is LSTM (Long Short Term Memory)? 2024, November
Anonim

Tidsföljder Förutsägelse med LSTM Återkommande neurala nätverk i Python med Keras. Långtidsminnesnätverket eller LSTM nätverk är en typ av återkommande neurala nätverk som används vid djupinlärning eftersom mycket stora arkitekturer framgångsrikt kan tränas.

Då, är Lstm bra för tidsserier?

Använder LSTM för att prognostisera tid - serier . RNN:s ( LSTM ) är fin Bra att extrahera mönster i indatafunktionsutrymme, där indata sträcker sig över långa sekvenser. Med tanke på den gated arkitekturen av LSTM som har denna förmåga att manipulera sitt minnestillstånd, de är idealiska för sådana problem.

Man kan också fråga sig, hur förutspår Lstm? En final LSTM modell är en som du använder för att göra förutsägelser på nya uppgifter. Det vill säga med tanke på nya exempel på indata vill man använda modellen till förutspå den förväntade produktionen. Detta kan vara en klassificering (tilldela en etikett) eller en regression (ett verkligt värde).

Med tanke på detta, vad är tidssteg i Lstm?

LSTM står för Långt korttidsminne, vilket betyder att korttidsminnet bibehålls i LSTM celltillstånd under lång tid tidssteg . LSTM uppnår detta genom att övervinna problemet med försvinnande gradient som är typiskt för simpleRNN-arkitektur.

Vad är användningen av Lstm?

För exempel , LSTM är tillämpbart på uppgifter som osegmenterad, ansluten handskriftsigenkänning, taligenkänning och avvikelsedetektering i nätverkstrafik eller IDS (intrångsdetektionssystem). En vanlig LSTM-enhet är sammansatt av en cell, en ingångsgrind, en utgångsgrind och en glömgrind.

Rekommenderad: