سری زمانی Lstm چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

سری زمانی پیش بینی با LSTM شبکه های عصبی مکرر در پایتون با کراس. شبکه حافظه کوتاه مدت بلند مدت یا LSTM شبکه یک نوع شبکه عصبی بازگشتی است که در یادگیری عمیق استفاده می شود زیرا معماری های بسیار بزرگ را می توان با موفقیت آموزش داد.

سپس، آیا Lstm برای سری های زمانی خوب است؟

استفاده از LSTM برای پیش بینی زمان - سلسله . RNN ها ( LSTM ) خیلی خوب در استخراج الگوها در فضای ویژگی ورودی، که در آن داده های ورودی در توالی های طولانی پخش می شوند. با توجه به معماری دروازه ای از LSTM که این توانایی را برای دستکاری وضعیت حافظه خود دارند، برای چنین مشکلاتی ایده آل هستند.

همچنین ممکن است پرسید، Lstm چگونه پیش بینی می کند؟ یک فینال LSTM مدلی است که برای ساخت آن استفاده می کنید پیش بینی ها روی داده های جدید یعنی با توجه به نمونه‌های جدید داده‌های ورودی، می‌خواهید از مدل استفاده کنید پیش بینی خروجی مورد انتظار این ممکن است یک طبقه بندی (تخصیص یک برچسب) یا یک رگرسیون (یک مقدار واقعی) باشد.

با توجه به این موضوع، گام زمانی در Lstm چیست؟

LSTM مخفف Long- short-term-memory است، به این معنی که حافظه کوتاه مدت در حافظه نگهداری می شود LSTM وضعیت سلولی در طولانی مدت مراحل زمانی . LSTM این امر را با غلبه بر مشکل گرادیان ناپدید کننده که نمونه ای از معماری RNN ساده است، به دست می آورد.

کاربرد Lstm چیست؟

برای مثال ، LSTM برای کارهایی مانند تشخیص دست خط بدون بخش، متصل، تشخیص گفتار و تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه یا IDS ها (سیستم های تشخیص نفوذ) قابل استفاده است. یک واحد LSTM رایج از یک سلول، یک دروازه ورودی، یک دروازه خروجی و یک دروازه فراموشی تشکیل شده است.