Ano ang Lstm time series?
Ano ang Lstm time series?

Video: Ano ang Lstm time series?

Video: Ano ang Lstm time series?
Video: 166 - An introduction to time series forecasting - Part 5 Using LSTM 2024, Disyembre
Anonim

Serye ng Oras Prediksyon na may LSTM Paulit-ulit na Neural Network sa Python kasama ang Keras. Ang Long Short-Term Memory network o LSTM Ang network ay isang uri ng paulit-ulit na neural network na ginagamit sa malalim na pag-aaral dahil ang napakalaking arkitektura ay maaaring matagumpay na sanayin.

Tapos, maganda ba ang Lstm para sa time series?

Paggamit ng mga LSTM upang hulaan oras - serye . ng RNN ( Mga LSTM ) ay maganda mabuti sa pagkuha ng mga pattern sa espasyo ng tampok na input, kung saan ang data ng input ay sumasaklaw sa mahabang pagkakasunud-sunod. Dahil sa gated architecture ng Mga LSTM na may ganitong kakayahan na manipulahin ang estado ng memorya nito, perpekto sila para sa mga ganitong problema.

Maaaring magtanong din, paano hinuhulaan ng Lstm? Isang final LSTM modelo ay isa na ginagamit mo sa paggawa mga hula sa bagong data. Iyon ay, binigyan ng mga bagong halimbawa ng input data, gusto mong gamitin ang modelo upang hulaan ang inaasahang output. Ito ay maaaring isang klasipikasyon (magtalaga ng isang label) o isang regression (isang tunay na halaga).

Kung isasaalang-alang ito, ano ang time step sa Lstm?

LSTM ang ibig sabihin ay Long short-term-memory, ibig sabihin ang short-term-memory ay pinananatili sa LSTM katayuan ng cell sa mahabang panahon hakbang ng oras . LSTM nakakamit ito sa pamamagitan ng pagtagumpayan ang nawawalang problema sa gradient na tipikal ng simpleng arkitektura ng RNN.

Ano ang gamit ng Lstm?

Para sa halimbawa , naaangkop ang LSTM sa mga gawain tulad ng hindi naka-segment, konektadong pagkilala sa sulat-kamay, pagkilala sa pagsasalita at pagtuklas ng anomalya sa trapiko sa network o mga IDS (intrusion detection system). Ang isang karaniwang yunit ng LSTM ay binubuo ng isang cell, isang input gate, isang output gate at isang forget gate.

Inirerekumendang: