วีดีโอ: อนุกรมเวลา Lstm คืออะไร?
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
อนุกรมเวลา ทำนายด้วย LSTM โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำใน Python กับ Keras เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาวหรือ LSTM เครือข่ายคือประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึกเพราะสามารถฝึกสถาปัตยกรรมขนาดใหญ่มากได้สำเร็จ
แล้ว Lstm ดีสำหรับอนุกรมเวลาหรือไม่?
การใช้ LSTM เพื่อพยากรณ์ เวลา - ชุด . RNN's ( LSTM's ) ก็สวย ดี ที่การแยกรูปแบบในพื้นที่คุณสมบัติอินพุต โดยที่ข้อมูลอินพุตขยายเป็นลำดับแบบยาว ด้วยสถาปัตยกรรมรั้วรอบขอบชิดของ LSTM's ที่มีความสามารถในการจัดการสถานะหน่วยความจำ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาดังกล่าว
บางคนอาจถามว่า Lstm ทำนายได้อย่างไร? รอบชิงชนะเลิศ LSTM โมเดลคือแบบที่คุณใช้ทำ คำทำนาย เกี่ยวกับข้อมูลใหม่ นั่นคือ จากตัวอย่างใหม่ของข้อมูลที่ป้อน คุณต้องการใช้โมเดลเพื่อ ทำนาย ผลผลิตที่คาดหวัง นี่อาจเป็นการจัดประเภท (กำหนดป้ายกำกับ) หรือการถดถอย (ค่าจริง)
เมื่อพิจารณาถึงขั้นตอนเวลาใน Lstm คืออะไร
LSTM ย่อมาจาก Long short-term-memory หมายถึง หน่วยความจำระยะสั้นยังคงอยู่ใน LSTM สถานะเซลล์เป็นเวลานาน ขั้นตอนเวลา . LSTM บรรลุสิ่งนี้โดยเอาชนะปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปซึ่งเป็นเรื่องปกติของสถาปัตยกรรม SimpleRNN
การใช้ Lstm คืออะไร?
สำหรับ ตัวอย่าง , LSTM ใช้ได้กับงานต่างๆ เช่น การแยกส่วน การรู้จำลายมือที่เชื่อมต่อ การรู้จำคำพูด และการตรวจจับความผิดปกติในการรับส่งข้อมูลเครือข่ายหรือ IDS (ระบบตรวจจับการบุกรุก) หน่วย LSTM ทั่วไปประกอบด้วยเซลล์ ประตูทางเข้า ประตูทางออก และประตูลืม
แนะนำ:
W3c คืออะไร Whatwg คืออะไร?
คณะทำงานเทคโนโลยี Web Hypertext Application Technology (WHATWG) เป็นชุมชนของผู้ที่สนใจในการพัฒนา HTML และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง WHATWG ก่อตั้งขึ้นโดยบุคคลจาก Apple Inc., Mozilla Foundation และ Opera Software ซึ่งเป็นผู้จำหน่ายเว็บเบราว์เซอร์ชั้นนำในปี 2547
Lstm คำนวณจำนวนพารามิเตอร์อย่างไร
ดังนั้นตามค่านิยมของคุณ ป้อนลงในสูตรจะให้:->(n=256,m=4096),จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดคือ 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472 จำนวนน้ำหนักคือ 28 = 16 (num_units * num_units) สำหรับการเชื่อมต่อที่เกิดซ้ำ + 12 (input_dim * num_units) สำหรับอินพุต
อัลกอริทึม Lstm คืออะไร?
หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) เป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ (RNN) ซึ่งใช้ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก เครือข่าย LSTM เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจำแนก ประมวลผล และคาดการณ์โดยอิงตามข้อมูลอนุกรมเวลา เนื่องจากอาจมีความล่าช้าของระยะเวลาที่ไม่ทราบสาเหตุระหว่างเหตุการณ์สำคัญในอนุกรมเวลา
Lstm อยู่ภายใต้การดูแลหรือไม่อยู่ภายใต้การดูแล?
พวกเขาเป็นวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล แม้ว่าในทางเทคนิค พวกเขาจะได้รับการฝึกอบรมโดยใช้วิธีการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล ซึ่งเรียกว่าการกำกับดูแลตนเอง โดยทั่วไปแล้วพวกเขาจะได้รับการฝึกอบรมให้เป็นส่วนหนึ่งของโมเดลที่กว้างขึ้นที่พยายามสร้างอินพุตใหม่
Lstm ดีสำหรับอนุกรมเวลาหรือไม่?
การใช้ LSTM เพื่อคาดการณ์อนุกรมเวลา RNN's (LSTM's) ค่อนข้างดีในการแยกรูปแบบในพื้นที่คุณสมบัติอินพุต โดยที่ข้อมูลที่ป้อนเข้าครอบคลุมลำดับที่ยาว ด้วยสถาปัตยกรรม gated ของ LSTM ที่มีความสามารถในการจัดการสถานะหน่วยความจำ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาดังกล่าว