Lstm убакыт сериялары үчүн жакшыбы?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50

Болжолдоо үчүн LSTM колдонуу убакыт - сериясы . RNN's ( LSTM's ) сулуу жакшы Киргизүү маалыматтары узун ырааттуулуктарды камтыган киргизүү өзгөчөлүктөрү мейкиндигинде үлгүлөрдү алууда. дарбазалуу архитектурасын эске алуу менен LSTM's эс тутумунун абалын башкаруу жөндөмүнө ээ, алар мындай көйгөйлөр үчүн идеалдуу.

Ошо сыяктуу эле, адамдар Lstm убакыт сериясы деген эмне?

LSTM (Long Short-Term Memory network) - өткөн маалыматты эстеп калууга жөндөмдүү жана келечектеги баалуулуктарды алдын ала айтуу менен, бул өткөн маалыматты эске алган кайталануучу нейрондук тармактын бир түрү. Алдын ала айтылгандар жетиштүү, келгиле кантип көрөбүз LSTM үчүн колдонсо болот убакыт сериясы талдоо.

Андан кийин, суроо туулат, Lstm эмне үчүн жакшы? Узак кыска мөөнөттүү эс тутум ( LSTM ) жасалма кайталануучу нейрон тармагы ( RNN ) терен уйренуу тармагында колдонулган архитектура. LSTM тармактар убакыт сериясынын маалыматтарынын негизинде классификациялоого, кайра иштетүүгө жана болжолдоолорго ылайыктуу, анткени убакыт сериясындагы маанилүү окуялардын ортосунда белгисиз узактыктагы артта калуулар болушу мүмкүн.

Бул жерде, Lstm Аримадан жакшыраакпы?

ARIMA түшүм берет жакшыраак кыска мөөнөттүү болжолдоого алып келет, ал эми LSTM түшүм берет жакшыраак узак мөөнөттүү моделдөө үчүн натыйжалар. Терең үйрөнүүдө "эпоха" деп аталган машыгуу убакыттарынын саны үйрөтүлгөн болжолдуу моделдин аткарылышына эч кандай таасир этпейт жана ал чындап эле кокустук жүрүм-турумду көрсөтөт.

Lstm кантип болжолдойт?

Финал LSTM модели сиз жасоо үчүн колдонот божомолдор жаңы маалыматтар боюнча. Башкача айтканда, киргизүү маалыматтарынын жаңы мисалдары берилген, сиз моделди колдонууну каалайсыз алдын ала айтуу күтүлгөн өндүрүш. Бул классификация (белги ыйгаруу) же регрессия (чыныгы маани) болушу мүмкүн.