Ist Lstm gut für Zeitreihen?
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Video: Ist Lstm gut für Zeitreihen?

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Video: Long Short-Term Memory (LSTM), Clearly Explained 2024, November
Anonim

Verwenden von LSTMs zur Vorhersage Zeit - Serie . RNNs ( LSTMs ) sind hübsch gut beim Extrahieren von Mustern im Eingabe-Feature-Space, wo sich die Eingabedaten über lange Sequenzen erstrecken. Angesichts der gated Architektur von LSTMs das diese Fähigkeit besitzt, seinen Speicherzustand zu manipulieren, sind sie ideal für solche Probleme.

Ebenso fragen die Leute, was ist Lstm-Zeitreihen?

LSTM (Long Short-Term Memory Network) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz, das sich an vergangene Informationen erinnern kann und bei der Vorhersage der zukünftigen Werte diese vergangenen Informationen berücksichtigt. Genug der Vorbereitungen, mal sehen wie LSTM kann verwendet werden für Zeitfolgen Analyse.

Anschließend stellt sich die Frage, wozu ist Lstm gut? Langes Kurzzeitgedächtnis ( LSTM ) ist ein künstliches rekurrentes neuronales Netz ( RNN ) Architektur im Bereich Deep Learning. LSTM Netzwerke sind gut geeignet, um auf Zeitreihendaten basierende Daten zu klassifizieren, zu verarbeiten und Vorhersagen zu treffen, da zwischen wichtigen Ereignissen in einer Zeitreihe Verzögerungen unbekannter Dauer auftreten können.

Ist hier Lstm besser als Arima?

ARIMA ergibt besser führt zu kurzfristigen Prognosen, während LSTM ergibt besser Ergebnisse für die Langzeitmodellierung. Die Anzahl der Trainingszeiten, beim Deep Learning als „Epoche“bezeichnet, hat keinen Einfluss auf die Leistung des trainierten Prognosemodells und zeigt ein wirklich zufälliges Verhalten.

Wie sagt Lstm voraus?

Ein Finale LSTM Modell ist eines, das Sie verwenden, um zu machen Vorhersagen auf neue Daten. Das heißt, angesichts neuer Beispiele für Eingabedaten möchten Sie das Modell verwenden, um Vorhersagen die erwartete Leistung. Dies kann eine Klassifikation (ein Label zuweisen) oder eine Regression (ein reeller Wert) sein.

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