Da li je Lstm dobar za vremenske serije?
Da li je Lstm dobar za vremenske serije?

Video: Da li je Lstm dobar za vremenske serije?

Video: Da li je Lstm dobar za vremenske serije?
Video: Finance with Python! Portfolio Diversification and Risk 2024, Novembar
Anonim

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.

Isto tako, ljudi se pitaju, šta je Lstm vremenska serija?

LSTM (Mreža dugotrajnog pamćenja) je vrsta rekurentne neuronske mreže koja je sposobna zapamtiti prošle informacije i dok predviđa buduće vrijednosti, uzima u obzir ove prošle informacije. Dosta preliminara, da vidimo kako LSTM može se koristiti za vremenske serije analiza.

Nakon toga, postavlja se pitanje za šta je Lstm dobar? Dugotrajno pamćenje ( LSTM ) je umjetna rekurentna neuronska mreža ( RNN ) arhitektura koja se koristi u oblasti dubokog učenja. LSTM mreže su pogodne za klasifikaciju, obradu i predviđanje na osnovu podataka vremenske serije, budući da može postojati kašnjenje nepoznatog trajanja između važnih događaja u vremenskoj seriji.

Ovdje, da li je Lstm bolji od Arima?

ARIMA prinosi bolje rezultira kratkoročnim predviđanjem, dok LSTM prinosi bolje rezultati za dugoročno modeliranje. Broj vremena obuke, poznat kao „epoha“u dubokom učenju, nema uticaj na performanse obučenog modela prognoze i pokazuje zaista nasumično ponašanje.

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).

Preporučuje se: