Çfarë është seria kohore Lstm?
Çfarë është seria kohore Lstm?

Video: Çfarë është seria kohore Lstm?

Video: Çfarë është seria kohore Lstm?
Video: Finance with Python! Portfolio Diversification and Risk 2024, Dhjetor
Anonim

Seritë kohore Parashikimi me LSTM Rrjetet nervore të përsëritura në Python me Keras. Rrjeti i memories afatshkurtër ose LSTM rrjeti është një lloj rrjeti nervor periodik i përdorur në mësimin e thellë sepse arkitekturat shumë të mëdha mund të trajnohen me sukses.

Atëherë, a është Lstm i mirë për seritë kohore?

Përdorimi i LSTM-ve për të parashikuar koha - seri . RNN-të ( LSTM-të ) janë të bukura mirë në nxjerrjen e modeleve në hapësirën e veçorive të hyrjes, ku të dhënat hyrëse shtrihen në sekuenca të gjata. Duke pasur parasysh arkitekturën e portuar të LSTM-të që ka këtë aftësi për të manipuluar gjendjen e saj të kujtesës, ato janë ideale për probleme të tilla.

Dikush mund të pyesë gjithashtu, si parashikon Lstm? Një finale LSTM modeli është ai që përdorni për të bërë parashikimet mbi të dhënat e reja. Kjo do të thotë, duke pasur parasysh shembuj të rinj të të dhënave hyrëse, ju dëshironi të përdorni modelin për të parashikojnë prodhimi i pritur. Ky mund të jetë një klasifikim (caktoni një emërtim) ose një regresion (një vlerë reale).

Duke marrë parasysh këtë, cili është hapi kohor në Lstm?

LSTM qëndron për Long-term-memory, që do të thotë se memoria afatshkurtër ruhet në LSTM gjendja e qelizave për një kohë të gjatë hapat e kohës . LSTM e arrin këtë duke kapërcyer problemin e zhdukjes së gradientit që është tipik për arkitekturën e thjeshtëRNN.

Cili është përdorimi i Lstm?

Për shembull . Një njësi e zakonshme LSTM përbëhet nga një qelizë, një portë hyrëse, një portë dalëse dhe një portë harrese.

Recommended: