वीडियो: एलएसटीएम टाइम सीरीज क्या है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
समय श्रृंखला भविष्यवाणी के साथ LSTM केरस के साथ पायथन में आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क। लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क या LSTM नेटवर्क एक प्रकार का आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क है जिसका उपयोग गहन शिक्षण में किया जाता है क्योंकि बहुत बड़े आर्किटेक्चर को सफलतापूर्वक प्रशिक्षित किया जा सकता है।
फिर, क्या एलएसटीएम समय श्रृंखला के लिए अच्छा है?
पूर्वानुमान के लिए LSTM का उपयोग करना समय - श्रृंखला . आरएनएन के ( LSTM के ) आकर्षक है अच्छा इनपुट फीचर स्पेस में पैटर्न निकालने पर, जहां इनपुट डेटा लंबे अनुक्रमों में फैला होता है। की गेटेड वास्तुकला को देखते हुए LSTM के जिनके पास अपनी स्मृति स्थिति में हेरफेर करने की क्षमता है, वे ऐसी समस्याओं के लिए आदर्श हैं।
कोई यह भी पूछ सकता है कि एलएसटीएम भविष्यवाणी कैसे करता है? एक फाइनल एलएसटीएम मॉडल वह है जिसे आप बनाने के लिए उपयोग करते हैं भविष्यवाणियों नए डेटा पर। यानी, इनपुट डेटा के नए उदाहरण दिए गए हैं, आप मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं भविष्यवाणी करना अपेक्षित आउटपुट। यह एक वर्गीकरण (एक लेबल असाइन करें) या एक प्रतिगमन (एक वास्तविक मूल्य) हो सकता है।
इसे ध्यान में रखते हुए, एलएसटीएम में टाइम स्टेप क्या है?
LSTM लॉन्ग-टर्म-मेमोरी के लिए खड़ा है, जिसका अर्थ है कि शॉर्ट-टर्म-मेमोरी को मेंटेन किया जाता है एलएसटीएम लंबे समय से सेल राज्य समय कदम . एलएसटीएम सिंपलआरएनएन आर्किटेक्चर की विशिष्ट लुप्त हो रही ग्रेडिएंट समस्या पर काबू पाने के द्वारा इसे प्राप्त किया जाता है।
एलएसटीएम का उपयोग क्या है?
के लिये उदाहरण , LSTM अखंडित, कनेक्टेड लिखावट पहचान, वाक् पहचान और नेटवर्क ट्रैफ़िक या IDS (घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणाली) में विसंगति का पता लगाने जैसे कार्यों पर लागू होता है। एक सामान्य LSTM इकाई एक सेल, एक इनपुट गेट, एक आउटपुट गेट और एक भूल गेट से बनी होती है।
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क्या एलएसटीएम समय श्रृंखला के लिए अच्छा है?
समय-श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाने के लिए LSTM का उपयोग करना। आरएनएन (एलएसटीएम) इनपुट फीचर स्पेस में पैटर्न निकालने में बहुत अच्छे हैं, जहां इनपुट डेटा लंबे अनुक्रमों में फैला हुआ है। LSTM के गेटेड आर्किटेक्चर को देखते हुए, जिसमें इसकी मेमोरी स्टेट में हेरफेर करने की क्षमता है, वे ऐसी समस्याओं के लिए आदर्श हैं