Šta je Lstm vremenska serija?
Šta je Lstm vremenska serija?

Video: Šta je Lstm vremenska serija?

Video: Šta je Lstm vremenska serija?
Video: 2019: Long Short-Term Memory (LSTM) networks for rainfall-runoff modeling 2024, Decembar
Anonim

Vremenske serije Predviđanje sa LSTM Rekurentne neuronske mreže u Pythonu s Kerasom. Mreža dugotrajnog pamćenja ili LSTM mreža je vrsta rekurentne neuronske mreže koja se koristi u dubokom učenju jer se vrlo velike arhitekture mogu uspješno obučiti.

Onda, da li je Lstm dobar za vremenske serije?

Korištenje LSTM-a za predviđanje vrijeme - serije . RNN's ( LSTM's ) su lijepe dobro pri izdvajanju obrazaca u ulaznom prostoru karakteristika, gdje se ulazni podaci protežu kroz duge sekvence. S obzirom na zatvorenu arhitekturu LSTM's koji imaju tu sposobnost da manipulišu svojim stanjem memorije, idealni su za takve probleme.

Neko se takođe može zapitati, kako Lstm predviđa? Finale LSTM model je onaj koji koristite za izradu predviđanja na novim podacima. To jest, s obzirom na nove primjere ulaznih podataka, za koje želite koristiti model predvidjeti očekivani učinak. Ovo može biti klasifikacija (dodijeliti oznaku) ili regresija (stvarna vrijednost).

S obzirom na ovo, koji je vremenski korak u Lstm?

LSTM označava dugotrajno pamćenje, što znači da se kratkoročno pamćenje održava u LSTM stanje ćelije dugo vremena vremenskim koracima . LSTM postiže ovo prevazilaženjem problema nestajanja gradijenta koji je tipičan za jednostavnu RNN arhitekturu.

Koja je upotreba Lstm-a?

Za primjer , LSTM je primjenjiv na zadatke kao što su nesegmentirano, povezano prepoznavanje rukopisa, prepoznavanje govora i detekcija anomalija u mrežnom prometu ili IDS-ima (sistemi za otkrivanje upada). Uobičajena LSTM jedinica se sastoji od ćelije, ulaznog gejta, izlaznog gejta i kapije za zaborav.

Preporučuje se: