Adakah Lstm bagus untuk siri masa?
Adakah Lstm bagus untuk siri masa?

Video: Adakah Lstm bagus untuk siri masa?

Video: Adakah Lstm bagus untuk siri masa?
Video: Finance with Python! Portfolio Diversification and Risk 2024, Disember
Anonim

Menggunakan LSTM untuk meramal masa - siri . RNN ( LSTM ) cantik baik pada mengekstrak corak dalam ruang ciri input, di mana data input merangkumi jujukan yang panjang. Memandangkan seni bina berpagar LSTM yang mempunyai keupayaan ini untuk memanipulasi keadaan ingatannya, ia sesuai untuk masalah sedemikian.

Begitu juga orang bertanya, apakah siri masa Lstm?

LSTM (Rangkaian Memori Jangka Pendek Panjang) ialah sejenis rangkaian saraf berulang yang mampu mengingati maklumat masa lalu dan semasa meramalkan nilai masa depan, ia mengambil kira maklumat masa lalu ini. Cukup sekadar pendahuluan, mari kita lihat bagaimana LSTM boleh digunakan untuk siri masa analisis.

Seterusnya, persoalannya, apakah kebaikan Lstm? Ingatan jangka pendek yang panjang ( LSTM ) ialah rangkaian saraf berulang buatan ( RNN ) seni bina yang digunakan dalam bidang pembelajaran mendalam. LSTM rangkaian sangat sesuai untuk mengelaskan, memproses dan membuat ramalan berdasarkan data siri masa, kerana mungkin terdapat ketinggalan tempoh yang tidak diketahui antara peristiwa penting dalam siri masa.

Di sini, adakah Lstm lebih baik daripada Arima?

ARIMA hasil lebih baik menghasilkan ramalan jangka pendek, sedangkan LSTM hasil lebih baik keputusan untuk pemodelan jangka panjang. Bilangan masa latihan, yang dikenali sebagai "zaman" dalam pembelajaran mendalam, tidak mempunyai kesan ke atas prestasi model ramalan terlatih dan ia mempamerkan tingkah laku yang benar-benar rawak.

Bagaimanakah Lstm meramalkan?

A final LSTM model adalah salah satu yang anda gunakan untuk membuat ramalan pada data baharu. Iaitu, diberikan contoh baru data input, anda ingin menggunakan model untuk meramalkan output yang dijangkakan. Ini mungkin klasifikasi (berikan label) atau regresi (nilai sebenar).

Disyorkan: