Βίντεο: Είναι το Lstm καλό για χρονοσειρές;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
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.
Ομοίως, οι άνθρωποι ρωτούν, τι είναι η χρονολογική σειρά Lstm;
LSTM (Δίκτυο μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης) είναι ένας τύπος επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου ικανό να θυμάται τις πληροφορίες του παρελθόντος και ενώ προβλέπει τις μελλοντικές τιμές, λαμβάνει υπόψη αυτές τις πληροφορίες του παρελθόντος. Αρκετά με τα προκαταρκτικά, ας δούμε πώς LSTM μπορεί να χρησιμοποιηθεί για χρονική σειρά ανάλυση.
Στη συνέχεια, το ερώτημα είναι, σε τι είναι καλό το Lstm; Μακροπρόθεσμη μνήμη ( LSTM ) είναι ένα τεχνητό επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο ( RNN ) αρχιτεκτονική που χρησιμοποιείται στον τομέα της βαθιάς μάθησης. LSTM Τα δίκτυα 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.
Εδώ, το Lstm είναι καλύτερο από το Arima;
ΑΡΗΜΑ αποδόσεις καλύτερα οδηγεί σε βραχυπρόθεσμες προβλέψεις, ενώ LSTM αποδόσεις καλύτερα αποτελέσματα για μακροπρόθεσμη μοντελοποίηση. Ο αριθμός των χρόνων εκπαίδευσης, γνωστός ως «εποχή» στη βαθιά μάθηση, δεν έχει καμία επίδραση στην απόδοση του εκπαιδευμένου μοντέλου πρόβλεψης και παρουσιάζει μια πραγματικά τυχαία συμπεριφορά.
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).
Συνιστάται:
Είναι το multitasking καλό για την παραγωγικότητα;
Το multitasking σας κάνει λιγότερο παραγωγικό. Πιστεύουμε ότι επειδή είμαστε καλοί στο να αλλάζουμε από τη μια εργασία στην άλλη, αυτό μας κάνει καλούς στο multitasking. Αλλά το να έχεις μεγάλη ικανότητα να χάνεις την εστίαση δεν είναι αξιοθαύμαστο. Μελέτες έχουν δείξει ότι το multitasking μειώνει την παραγωγικότητά σας κατά 40%
Είναι το Green Screen καλό για φωτογραφία;
Είναι απλό και αποτελεσματικό και τέλειο για βίντεο-υπέροχο, τρομερό και φανταστικό, ακόμη και. Αλλά, δεν είναι ιδανικό για φωτογραφία. Βλέπετε, το κόλπο με την πράσινη οθόνη για το βίντεο είναι ότι η σκηνή περιέχει κινούμενα στοιχεία - αν μη τι άλλο, αυτός ο μετεωρολόγος που στέκεται δεν στέκεται απόλυτα ακίνητος
Είναι το Unity καλό για αρχάριους;
Το Unity δεν είναι μόνο μια καλή επιλογή για αρχάριους, αλλά πιστεύω ότι είναι η μόνη επιλογή για αρχάριους. Με αυτά τα λόγια, είναι επίσης αρκετά ισχυρό για επαγγελματίες
Είναι το C# καλό για εφαρμογές για κινητά;
Η C# και η Xamarin Η C# είναι μια αντικειμενοστρεφής γλώσσα προγραμματισμού που αναπτύχθηκε από τη Microsoft. iOS και Xamarin. Android που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για πρόσβαση σε εγγενείς δυνατότητες iOS και Android που μπορούν να κληθούν από C#. Για iOS, χρειάζεστε το XCode σε μηχάνημα Mac για να δημιουργήσετε την εφαρμογή iOS με δυνατότητα εγκατάστασης
Είναι το Roomba καλό για διαμέρισμα;
Γιατί μας αρέσει: Το Roomba 891 προσφέρει έναν τόσο αποτελεσματικό και αποδοτικό τρόπο καθαρισμού για το μικρό σας διαμέρισμα. Δημιουργώντας την αναρρόφηση καθαρισμού έως και 5 φορές, εξασφαλίζει ότι θα τραβάει βρωμιά και σκόνη από οποιαδήποτε γωνία. Αναμφίβολα, είναι η ικανότητα καθαρισμού που δίνει στο iRobot Roomba 891 καλή φήμη στον ανταγωνισμό