Apakah Lstm bagus untuk deret waktu?
Apakah Lstm bagus untuk deret waktu?
Anonim

Menggunakan LSTM untuk meramalkan waktu - seri . RNN's ( LSTM ) cantik bagus saat mengekstraksi pola di ruang fitur input, di mana data input terbentang dalam urutan yang panjang. Mengingat arsitektur yang terjaga keamanannya dari LSTM yang memiliki kemampuan untuk memanipulasi keadaan memorinya, mereka ideal untuk masalah seperti itu.

Demikian juga, orang bertanya, apa itu deret waktu Lstm?

LSTM (Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang) adalah jenis jaringan saraf berulang yang mampu mengingat informasi masa lalu dan saat memprediksi nilai masa depan, ia memperhitungkan informasi masa lalu ini. Cukup dari pendahuluan, mari kita lihat caranya LSTM dapat digunakan untuk seri waktu analisis.

Selanjutnya, pertanyaannya adalah, apa gunanya Lstm? Memori jangka pendek panjang ( LSTM ) adalah jaringan saraf tiruan berulang ( RNN ) arsitektur yang digunakan dalam bidang deep learning. LSTM jaringan sangat cocok untuk mengklasifikasikan, memproses, dan membuat prediksi berdasarkan data deret waktu, karena mungkin ada jeda dengan durasi yang tidak diketahui antara peristiwa penting dalam deret waktu.

Di sini, apakah Lstm lebih baik dari Arima?

ARIMA hasil lebih baik menghasilkan peramalan jangka pendek, sedangkan LSTM hasil lebih baik hasil untuk pemodelan jangka panjang. Jumlah waktu pelatihan, yang dikenal sebagai "zaman" dalam pembelajaran mendalam, tidak berpengaruh pada kinerja model prakiraan terlatih dan menunjukkan perilaku yang benar-benar acak.

Bagaimana Lstm memprediksi?

Sebuah akhir LSTM model adalah salah satu yang Anda gunakan untuk membuat prediksi pada data baru. Artinya, diberikan contoh data input baru, Anda ingin menggunakan model untuk meramalkan keluaran yang diharapkan. Ini mungkin klasifikasi (menetapkan label) atau regresi (nilai nyata).

Direkomendasikan: