2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
LSTM-ների օգտագործումը կանխատեսման համար ժամանակ - շարքը . RNN-ներ ( LSTM-ները ) գեղեցիկ են լավ մուտքագրման առանձնահատկությունների տարածության մեջ օրինաչափություններ հանելիս, որտեղ մուտքային տվյալները տարածվում են երկար հաջորդականությունների վրա: Հաշվի առնելով դարպասային ճարտարապետությունը LSTM-ները որոնք ունեն հիշողության վիճակը կառավարելու այս ունակությունը, նրանք իդեալական են նման խնդիրների համար:
Նմանապես, մարդիկ հարցնում են, թե ինչ է Lstm ժամանակային շարքը:
ԼՍՏՄ (Երկար կարճաժամկետ հիշողության ցանց) պարբերական նեյրոնային ցանցի տեսակ է, որը կարող է հիշել անցյալի տեղեկատվությունը և ապագա արժեքները կանխատեսելիս հաշվի է առնում անցյալի այս տեղեկատվությունը: Բավական է նախնականը, տեսնենք՝ ինչպես ԼՍՏՄ կարող է օգտագործվել ժամանակային շարքեր վերլուծություն.
Հետագայում հարց է առաջանում՝ ինչի՞ համար է լավ Lstm-ը: Երկար կարճաժամկետ հիշողություն ( ԼՍՏՄ ) արհեստական կրկնվող նեյրոնային ցանց է ( RNN ) խորը ուսուցման ոլորտում օգտագործվող ճարտարապետություն. ԼՍՏՄ ցանցերը հարմար են ժամանակային շարքերի տվյալների վրա հիմնված դասակարգելու, մշակելու և կանխատեսումներ անելու համար, քանի որ ժամանակային շարքի կարևոր իրադարձությունների միջև կարող են լինել անհայտ տևողության հետաձգումներ:
Ահա, Լստմն ավելի լավն է, քան Արիմա:
ԱՐԻՄԱ բերքատվությունը ավելի լավ հանգեցնում է կարճաժամկետ կանխատեսման, մինչդեռ ԼՍՏՄ բերքատվությունը ավելի լավ արդյունքներ երկարաժամկետ մոդելավորման համար: Դասընթացների քանակը, որը հայտնի է որպես «դարաշրջան» խորը ուսուցման մեջ, չի ազդում վերապատրաստված կանխատեսման մոդելի կատարման վրա և այն ցուցադրում է իսկապես պատահական վարքագիծ:
Ինչպե՞ս է կանխատեսում Lstm-ը:
Եզրափակիչ ԼՍՏՄ մոդելը մեկն է, որը դուք օգտագործում եք պատրաստելու համար կանխատեսումներ նոր տվյալների վրա։ Այսինքն, հաշվի առնելով մուտքային տվյալների նոր օրինակները, դուք ցանկանում եք օգտագործել մոդելը կանխատեսել ակնկալվող արդյունքը: Սա կարող է լինել դասակարգում (նշանակել պիտակ) կամ ռեգրեսիա (իրական արժեք):
Խորհուրդ ենք տալիս:
Արդյո՞ք բազմաֆունկցիոնալ աշխատանքը լավ է արտադրողականության համար:
Multitasking-ը ձեզ դարձնում է ավելի քիչ արդյունավետ: Մենք մտածում ենք, քանի որ լավ ենք մի առաջադրանքից մյուսին անցնելու հարցում, դա մեզ լավ է դարձնում բազմաբնույթ առաջադրանք կատարելիս: Բայց կենտրոնացումը կորցնելու մեծ կարողություն ունենալը հիացմունքի արժանի չէ: Հետազոտությունները ցույց են տվել, որ բազմաֆունկցիոնալությունը նվազեցնում է ձեր արտադրողականությունը 40%-ով
Արդյո՞ք Unity-ն լավ է սկսնակների համար:
Unity-ն ոչ միայն լավ ընտրություն է սկսնակների համար, այլև, կարծում եմ, դա _ միակ ընտրությունն է սկսնակների համար: Այս ասելով, այն նաև բավականաչափ հզոր է պրոֆեսիոնալների համար
Արդյո՞ք C#-ը լավ է բջջային հավելվածների համար:
C# և Xamarin C#-ը օբյեկտի վրա հիմնված ծրագրավորման լեզու է, որը մշակվել է Microsoft-ի կողմից: iOS և Xamarin. Android, որը կարող եք օգտագործել՝ մուտք գործելու iOS և Android բնիկ հնարավորություններ, որոնք կարելի է զանգահարել C#-ից: iOS-ի համար ձեզ հարկավոր է XCode Mac սարքի վրա՝ տեղադրվող iOS հավելվածը ստեղծելու համար
Ի՞նչ է Lstm ժամանակային շարքը:
Ժամանակային շարքերի կանխատեսում LSTM պարբերական նեյրոնային ցանցերով Python-ում Keras-ով: Երկար կարճաժամկետ հիշողության ցանցը կամ LSTM ցանցը կրկնվող նեյրոնային ցանցի տեսակ է, որն օգտագործվում է խորը ուսուցման մեջ, քանի որ շատ մեծ ճարտարապետությունները կարող են հաջողությամբ վերապատրաստվել:
Ի՞նչ է ժամանակային շարքերի վերլուծությունը R-ում:
Ժամանակային շարքերի վերլուծություն R-ի միջոցով: Սովորեք ժամանակային շարքերի վերլուծություն R-ով, ինչպես նաև R-ում փաթեթի օգտագործումը կանխատեսելու համար, որը համապատասխանում է իրական ժամանակի շարքին օպտիմալ մոդելին համապատասխանելու համար: Ժամանակային շարքը չափումն է, կամ այն չափիչ է, որը չափվում է կանոնավոր ժամանակի ընթացքում, կոչվում է ժամանակային շարք