Är Lstm bra för tidsserier?
Är Lstm bra för tidsserier?

Video: Är Lstm bra för tidsserier?

Video: Är Lstm bra för tidsserier?
Video: Recurrent Neural Networks 2024, November
Anonim

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.

På samma sätt frågar folk, vad är Lstm-tidsserier?

LSTM (Long Short-Term Memory Network) är en typ av återkommande neurala nätverk som kan komma ihåg tidigare information och samtidigt förutsäga framtida värden, tar det hänsyn till denna tidigare information. Nog med förberedelserna, låt oss se hur LSTM kan användas till tidsföljder analys.

Därefter är frågan, vad är Lstm bra för? Långt korttidsminne ( LSTM ) är ett artificiellt återkommande neuralt nätverk ( RNN ) arkitektur som används inom området djupinlärning. LSTM nätverk är väl lämpade för att klassificera, bearbeta och göra förutsägelser baserat på tidsseriedata, eftersom det kan finnas fördröjningar av okänd varaktighet mellan viktiga händelser i en tidsserie.

Häri, är Lstm bättre än Arima?

ARIMA avkastning bättre resulterar i prognoser på kort sikt, medan LSTM avkastning bättre resultat för långtidsmodellering. Antalet träningstider, känd som "epok" inom djupinlärning, har ingen effekt på prestandan för den tränade prognosmodellen och den uppvisar ett verkligt slumpmässigt beteende.

Hur förutsäger 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).

Rekommenderad: