Βίντεο: Τι είναι η χρονοσειρά Lstm;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Χρονική σειρά Πρόβλεψη με LSTM Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα σε Python με Keras. Το δίκτυο μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης ή LSTM Το δίκτυο είναι ένας τύπος επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται στη βαθιά μάθηση επειδή πολύ μεγάλες αρχιτεκτονικές μπορούν να εκπαιδευτούν με επιτυχία.
Τότε, είναι το Lstm καλό για χρονοσειρές;
Χρήση LSTM για πρόβλεψη χρόνος - σειρά . RNN's ( LSTM's ) είναι όμορφα Καλός στην εξαγωγή μοτίβων στο χώρο χαρακτηριστικών εισόδου, όπου τα δεδομένα εισόδου εκτείνονται σε μεγάλες ακολουθίες. Δεδομένης της περιφραγμένης αρχιτεκτονικής του LSTM's που έχει αυτή την ικανότητα να χειρίζεται την κατάσταση μνήμης του, είναι ιδανικά για τέτοια προβλήματα.
Μπορεί επίσης να ρωτήσει κανείς, πώς προβλέπει το Lstm; Ένας τελικός LSTM Το μοντέλο είναι αυτό που χρησιμοποιείτε για να φτιάξετε προβλέψεις σε νέα δεδομένα. Δηλαδή, λαμβάνοντας υπόψη νέα παραδείγματα δεδομένων εισόδου, θέλετε να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο προλέγω την αναμενόμενη παραγωγή. Αυτό μπορεί να είναι μια ταξινόμηση (εκχώρηση ετικέτας) ή μια παλινδρόμηση (πραγματική τιμή).
Λαμβάνοντας υπόψη αυτό, τι είναι το χρονικό βήμα στο Lstm;
LSTM σημαίνει Long- short-term-memory, που σημαίνει ότι η βραχυπρόθεσμη-μνήμη διατηρείται στο LSTM κατάσταση των κυττάρων για μεγάλο χρονικό διάστημα χρονικά βήματα . LSTM Το επιτυγχάνει αυτό ξεπερνώντας το πρόβλημα της εξαφάνισης της κλίσης που είναι χαρακτηριστικό της αρχιτεκτονικής απλής RNN.
Ποια είναι η χρήση του Lstm;
Για παράδειγμα , το LSTM μπορεί να εφαρμοστεί σε εργασίες όπως μη τμηματοποιημένη, συνδεδεμένη αναγνώριση χειρογράφου, αναγνώριση ομιλίας και ανίχνευση ανωμαλιών στην κυκλοφορία δικτύου ή σε IDS (συστήματα ανίχνευσης εισβολής). Μια κοινή μονάδα LSTM αποτελείται από ένα κελί, μια πύλη εισόδου, μια πύλη εξόδου και μια πύλη λήθης.
Συνιστάται:
Ποιο είναι ένα παράδειγμα που δείχνει ότι μια εικασία είναι ψευδής;
Για να δείξετε ότι μια εικασία είναι ψευδής, πρέπει να βρείτε μόνο ένα παράδειγμα στο οποίο η εικασία δεν είναι αληθής. Αυτή η περίπτωση ονομάζεται αντιπαράδειγμα. Για να δείξετε ότι οι εικασίες είναι πάντα αληθινές, πρέπει να το αποδείξετε. Ένα αντί-παράδειγμα μπορεί να είναι ένα σχέδιο, μια δήλωση ή ένας αριθμός
Πώς υπολογίζει το Lstm τον αριθμό των παραμέτρων;
Έτσι, σύμφωνα με τις αξίες σας. Η τροφοδοσία του στον τύπο δίνει:->(n=256,m=4096),ο συνολικός αριθμός παραμέτρων είναι 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. Ο αριθμός των βαρών είναι 28 = 16 (αριθμοί_μονάδες * αριθμοί_μονάδες) για τις επαναλαμβανόμενες συνδέσεις + 12 (εισόδου_μυός * αριθμός_μονάδων) για είσοδο
Τι είναι ο αλγόριθμος Lstm;
Η μακροπρόθεσμη βραχυπρόθεσμη μνήμη (LSTM) είναι μια αρχιτεκτονική τεχνητού επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου (RNN) που χρησιμοποιείται στον τομέα της βαθιάς μάθησης. Τα δίκτυα LSTM είναι κατάλληλα για την ταξινόμηση, την επεξεργασία και την πραγματοποίηση προβλέψεων με βάση δεδομένα χρονοσειρών, καθώς μπορεί να υπάρχουν καθυστερήσεις άγνωστης διάρκειας μεταξύ σημαντικών γεγονότων σε μια χρονοσειρά
Το Lstm εποπτεύεται ή δεν επιτηρείται;
Είναι μια μέθοδος μάθησης χωρίς επίβλεψη, αν και τεχνικά, εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας μεθόδους εποπτευόμενης μάθησης, που αναφέρονται ως αυτο-εποπτευόμενες. Συνήθως εκπαιδεύονται ως μέρος ενός ευρύτερου μοντέλου που επιχειρεί να αναδημιουργήσει τα δεδομένα εισόδου
Είναι το Lstm καλό για χρονοσειρές;
Χρήση LSTM για την πρόβλεψη χρονοσειρών. Τα RNN (LSTM) είναι αρκετά καλά στην εξαγωγή μοτίβων στο χώρο χαρακτηριστικών εισόδου, όπου τα δεδομένα εισόδου εκτείνονται σε μεγάλες ακολουθίες. Δεδομένης της πυλωτής αρχιτεκτονικής των LSTM που έχει αυτή την ικανότητα να χειρίζεται την κατάσταση μνήμης, είναι ιδανικά για τέτοια προβλήματα