Este Lstm bun pentru serii de timp?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-15 23:52

Utilizarea LSTM-urilor pentru a prognoza timp - serie . RNN ( LSTM-uri ) sunt frumoase bun la extragerea modelelor din spațiul caracteristicilor de intrare, unde datele de intrare se întind pe secvențe lungi. Având în vedere arhitectura închisă a LSTM-uri care are această capacitate de a-și manipula starea memoriei, sunt ideale pentru astfel de probleme.

De asemenea, oamenii se întreabă, ce este seria temporală Lstm?

LSTM (Rețeaua de memorie pe termen lung) este un tip de rețea neuronală recurentă capabilă să-și amintească informațiile din trecut și, în timp ce prezice valorile viitoare, ia în considerare aceste informații din trecut. Destul de preliminarii, să vedem cum LSTM poate fi folosit pentru serii de timp analiză.

Ulterior, întrebarea este: la ce este bun Lstm? Memoria pe termen lung ( LSTM ) este o rețea neuronală recurentă artificială ( RNN ) arhitectură utilizată în domeniul învățării profunde. LSTM rețelele sunt potrivite pentru clasificarea, procesarea și realizarea de predicții pe baza datelor din seria temporală, deoarece pot exista decalaje de durată necunoscută între evenimentele importante dintr-o serie temporală.

Aici, este Lstm mai bun decât Arima?

ARIMA randamente mai bine duce la prognoza pe termen scurt, în timp ce LSTM randamente mai bine rezultate pentru modelarea pe termen lung. Numărul de timpi de antrenament, cunoscut sub numele de „epocă” în învățarea profundă, nu are niciun efect asupra performanței modelului de prognoză antrenat și prezintă un comportament cu adevărat aleatoriu.

Cum prezice Lstm?

O finală LSTM modelul este unul pe care îl faci previziuni pe date noi. Adică, având în vedere exemple noi de date de intrare, doriți să utilizați modelul pentru prezice ieșirea așteptată. Aceasta poate fi o clasificare (alocați o etichetă) sau o regresie (o valoare reală).