Lstm zaman seriyası üçün yaxşıdır?

2024 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-15 23:43

Proqnozlaşdırmaq üçün LSTM-lərdən istifadə vaxt - seriyası . RNN-lər ( LSTM-lər ) gözəldirlər yaxşı giriş məlumatlarının uzun ardıcıllıqla yayıldığı giriş funksiyası məkanında nümunələri çıxararkən. Qapılı arxitekturasını nəzərə alaraq LSTM-lər yaddaş vəziyyətini manipulyasiya etmək qabiliyyətinə sahib olanlar, bu cür problemlər üçün idealdır.

Eynilə insanlar soruşurlar ki, Lstm zaman seriyası nədir?

LSTM (Long Short-Term Memory network) keçmiş məlumatları yadda saxlaya bilən və gələcək dəyərləri proqnozlaşdırarkən bu keçmiş məlumatları nəzərə alan təkrarlanan neyron şəbəkə növüdür. İlkin hazırlıqlar kifayətdir, görək necə LSTM üçün istifadə oluna bilər zaman seriyası təhlil.

Sonradan sual yaranır ki, Lstm nə üçün yaxşıdır? uzun qısamüddətli yaddaş ( LSTM ) süni təkrarlanan neyron şəbəkəsidir ( RNN ) dərin öyrənmə sahəsində istifadə olunan memarlıq. LSTM şəbəkələr zaman seriyası məlumatlarına əsaslanaraq təsnif etmək, emal etmək və proqnozlar vermək üçün çox uyğundur, çünki zaman seriyasındakı mühüm hadisələr arasında naməlum müddətə malik gecikmələr ola bilər.

Burada Lstm Arimadan daha yaxşıdır?

ARIMA məhsul verir daha yaxşı qısamüddətli proqnozla nəticələnir, halbuki LSTM məhsul verir daha yaxşı uzunmüddətli modelləşdirmə üçün nəticələr. Dərin öyrənmədə “epox” kimi tanınan təlim vaxtlarının sayı öyrədilmiş proqnoz modelinin performansına heç bir təsir göstərmir və o, həqiqətən təsadüfi davranış nümayiş etdirir.

Lstm necə proqnozlaşdırır?

Final LSTM model etmək üçün istifadə etdiyiniz modeldir proqnozlar yeni məlumatlar üzərində. Yəni, giriş məlumatlarının yeni nümunələri verildikdə, siz modeli istifadə etmək istəyirsiniz proqnozlaşdırmaq gözlənilən nəticə. Bu təsnifat (etiket təyin etmək) və ya reqressiya (real dəyər) ola bilər.