Lstm és bo per a sèries temporals?

2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44

Ús de LSTM per fer previsions temps - sèrie . RNN ( LSTM ) són boniques bo per extreure patrons a l'espai de característiques d'entrada, on les dades d'entrada abasten llargues seqüències. Donada l'arquitectura tancada de LSTM que té aquesta capacitat de manipular el seu estat de memòria, són ideals per a aquests problemes.

De la mateixa manera, la gent es pregunta, què és la sèrie temporal Lstm?

LSTM (Xarxa de memòria a llarg termini) és un tipus de xarxa neuronal recurrent capaç de recordar la informació del passat i alhora de predir els valors futurs, té en compte aquesta informació del passat. Ja n'hi ha prou de preliminars, a veure com LSTM es pot utilitzar per sèries temporals anàlisi.

Posteriorment, la pregunta és, per a què serveix Lstm? Memòria a curt termini ( LSTM ) és una xarxa neuronal recurrent artificial ( RNN ) arquitectura utilitzada en l'àmbit de l'aprenentatge profund. LSTM Les xarxes són molt adequades per classificar, processar i fer prediccions basades en dades de sèries temporals, ja que pot haver-hi retards de durada desconeguda entre esdeveniments importants d'una sèrie temporal.

Aquí, Lstm és millor que Arima?

ARIMA rendiments millor dóna lloc a previsions a curt termini, mentre que LSTM rendiments millor resultats per a la modelització a llarg termini. El nombre de temps d'entrenament, conegut com a "època" en l'aprenentatge profund, no té cap efecte en el rendiment del model de previsió entrenat i presenta un comportament realment aleatori.

Com prediu Lstm?

Una final LSTM el model és el que feu servir per fer prediccions sobre dades noves. És a dir, tenint en compte nous exemples de dades d'entrada, voleu utilitzar el model predir la sortida esperada. Pot ser una classificació (assignar una etiqueta) o una regressió (un valor real).