วีดีโอ: Lstm ดีสำหรับอนุกรมเวลาหรือไม่?
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
การใช้ LSTM เพื่อพยากรณ์ เวลา - ชุด . RNN's ( LSTM's ) ก็สวย ดี ที่การแยกรูปแบบในพื้นที่คุณสมบัติอินพุต โดยที่ข้อมูลอินพุตขยายเป็นลำดับแบบยาว ด้วยสถาปัตยกรรมรั้วรอบขอบชิดของ LSTM's ที่มีความสามารถในการจัดการสถานะหน่วยความจำ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาดังกล่าว
มีคนถามว่า Lstm time series คืออะไร?
LSTM (Long Short-Term Memory network) เป็นโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำประเภทหนึ่งที่สามารถจดจำข้อมูลในอดีตและในขณะที่คาดการณ์ค่าในอนาคต ก็จะนำข้อมูลในอดีตมาพิจารณาด้วย เบื้องต้นพอแล้ว มาดูกันว่าทำอย่างไร LSTM สามารถใช้สำหรับ อนุกรมเวลา การวิเคราะห์.
ต่อมาคำถามคือ Lstm ดีสำหรับอะไร? หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว ( LSTM ) เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ ( RNN ) สถาปัตยกรรมที่ใช้ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก LSTM เครือข่ายเหมาะสำหรับการจำแนก ประมวลผล และคาดการณ์โดยอิงจากข้อมูลอนุกรมเวลา เนื่องจากอาจมีความล่าช้าของระยะเวลาที่ไม่ทราบสาเหตุระหว่างเหตุการณ์สำคัญในอนุกรมเวลา
ในที่นี้ Lstm ดีกว่า Arima หรือไม่?
ARIMA ผลผลิต ดีกว่า ส่งผลในการคาดการณ์ระยะสั้น ในขณะที่ LSTM ผลผลิต ดีกว่า ผลลัพธ์สำหรับการสร้างแบบจำลองระยะยาว จำนวนครั้งในการฝึกอบรมที่เรียกว่า "ยุค" ในการเรียนรู้เชิงลึกไม่มีผลต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองการคาดการณ์ที่ได้รับการฝึกอบรมและแสดงพฤติกรรมแบบสุ่มอย่างแท้จริง
Lstm ทำนายได้อย่างไร?
รอบชิงชนะเลิศ LSTM โมเดลคือแบบที่คุณใช้ทำ คำทำนาย เกี่ยวกับข้อมูลใหม่ นั่นคือ จากตัวอย่างใหม่ของข้อมูลที่ป้อน คุณต้องการใช้โมเดลเพื่อ ทำนาย ผลผลิตที่คาดหวัง นี่อาจเป็นการจัดประเภท (กำหนดป้ายกำกับ) หรือการถดถอย (ค่าจริง)
แนะนำ:
อนุกรมเวลา Lstm คืออะไร?
การทำนายอนุกรมเวลาด้วย LSTM Recurrent Neural Networks ใน Python พร้อม Keras เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาวหรือเครือข่าย LSTM เป็นประเภทของเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึกเพราะสามารถฝึกสถาปัตยกรรมขนาดใหญ่มากได้สำเร็จ
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