Lstm est-il bon pour les séries chronologiques ?
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Vidéo: Lstm est-il bon pour les séries chronologiques ?

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Anonim

Utiliser les LSTM pour prévoir temps - séries . RNN ( LSTM ) sont jolis bon à extraire des modèles dans l'espace de caractéristiques d'entrée, où les données d'entrée s'étendent sur de longues séquences. Compte tenu de l'architecture fermée de LSTM qui a cette capacité à manipuler son état de mémoire, ils sont idéaux pour de tels problèmes.

De même, les gens demandent, qu'est-ce que la série chronologique Lstm ?

LSTM (Long Short-Term Memory network) est un type de réseau neuronal récurrent capable de mémoriser les informations passées et tout en prédisant les valeurs futures, il prend en compte ces informations passées. Assez de préliminaires, voyons comment LSTM peut être utilisé pour des séries chronologiques une analyse.

Par la suite, la question est, à quoi sert Lstm ? Mémoire longue à court terme ( LSTM ) est un réseau neuronal artificiel récurrent ( RNN ) architecture utilisée dans le domaine du deep learning. LSTM les réseaux sont bien adaptés à la classification, au traitement et à la réalisation de prédictions basées sur des données de séries chronologiques, car il peut y avoir des décalages de durée inconnue entre les événements importants d'une série chronologique.

Ici, Lstm est-il meilleur qu'Arima ?

ARIMA rendements meilleur permet de prévoir à court terme, alors que LSTM rendements meilleur résultats pour la modélisation à long terme. Le nombre de temps d'entraînement, appelé « époque » en apprentissage profond, n'a aucun effet sur les performances du modèle de prévision formé et il présente un comportement vraiment aléatoire.

Comment Lstm prédit-il?

Une finale LSTM le modèle est celui que vous utilisez pour faire prédictions sur de nouvelles données. Autrement dit, étant donné de nouveaux exemples de données d'entrée, vous souhaitez utiliser le modèle pour prédire le rendement attendu. Il peut s'agir d'une classification (attribuer une étiquette) ou d'une régression (une valeur réelle).

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