¿Qué es la serie temporal Lstm?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45

Series de tiempo Predicción con LSTM Redes neuronales recurrentes en Python con Keras. La red de memoria a corto plazo o LSTM La red es un tipo de red neuronal recurrente que se utiliza en el aprendizaje profundo porque se pueden entrenar con éxito arquitecturas muy grandes.

Entonces, ¿Lstm es bueno para series de tiempo?

Uso de LSTM para pronosticar tiempo - serie . RNN ( LSTM ) son bonitas bien en la extracción de patrones en el espacio de características de entrada, donde los datos de entrada abarcan secuencias largas. Dada la arquitectura cerrada de LSTM que tiene esta capacidad para manipular su estado de memoria, son ideales para este tipo de problemas.

También se puede preguntar, ¿cómo predice Lstm? Una final LSTM modelo es uno que usas para hacer predicciones sobre nuevos datos. Es decir, dados nuevos ejemplos de datos de entrada, desea utilizar el modelo para predecir la salida esperada. Puede ser una clasificación (asignar una etiqueta) o una regresión (un valor real).

Teniendo esto en cuenta, ¿qué es el paso de tiempo en Lstm?

LSTM significa memoria larga a corto plazo, lo que significa que la memoria a corto plazo se mantiene en el LSTM estado celular durante mucho tiempo pasos de tiempo . LSTM logra esto superando el problema del gradiente de desaparición que es típico de la arquitectura simpleRNN.

¿Cuál es el uso de Lstm?

Para ejemplo , LSTM es aplicable a tareas tales como reconocimiento de escritura a mano conectada y no segmentada, reconocimiento de voz y detección de anomalías en el tráfico de red o IDS (sistemas de detección de intrusos). Una unidad LSTM común se compone de una celda, una puerta de entrada, una puerta de salida y una puerta de olvido.