آیا Lstm برای سری های زمانی خوب است؟

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

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.

به همین ترتیب، مردم می پرسند، سری زمانی Lstm چیست؟

LSTM (شبکه حافظه کوتاه مدت بلندمدت) نوعی شبکه عصبی بازگشتی است که قادر است اطلاعات گذشته را به خاطر بسپارد و ضمن پیش بینی مقادیر آینده، این اطلاعات گذشته را نیز در نظر بگیرد. مقدمات بس است، ببینیم چگونه LSTM قابل استفاده برای سری زمانی تحلیل و بررسی.

پس از آن، سوال این است که Lstm برای چه چیزی خوب است؟ حافظه کوتاه مدت بلند مدت ( LSTM ) یک شبکه عصبی بازگشتی مصنوعی است ( RNN ) معماری مورد استفاده در زمینه یادگیری عمیق. LSTM شبکه‌ها برای طبقه‌بندی، پردازش و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌های سری زمانی مناسب هستند، زیرا ممکن است بین رویدادهای مهم در یک سری زمانی تاخیرهایی با مدت زمان ناشناخته وجود داشته باشد.

در اینجا، Lstm بهتر از Arima است؟

آریما بازده - محصول بهتر منجر به پیش بینی کوتاه مدت می شود، در حالی که LSTM بازده - محصول بهتر نتایج برای مدل سازی طولانی مدت تعداد دفعات آموزش که در یادگیری عمیق به عنوان «دوران» شناخته می‌شود، تأثیری بر عملکرد مدل پیش‌بینی آموزش‌دیده ندارد و یک رفتار واقعا تصادفی از خود نشان می‌دهد.

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.