Lstm সময় সিরিজের জন্য ভাল?

2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44

পূর্বাভাস দিতে LSTMs ব্যবহার করে সময় - সিরিজ . আরএনএন এর ( LSTM এর ) সুন্দর ভাল ইনপুট ফিচার স্পেসে প্যাটার্ন বের করার সময়, যেখানে ইনপুট ডেটা দীর্ঘ ক্রম জুড়ে বিস্তৃত হয়। এর গেটেড আর্কিটেকচার দেওয়া LSTM এর যে এর মেমরির অবস্থাকে ম্যানিপুলেট করার ক্ষমতা আছে, তারা এই ধরনের সমস্যার জন্য আদর্শ।

একইভাবে, লোকেরা জিজ্ঞাসা করে, Lstm টাইম সিরিজ কী?

এলএসটিএম (লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক) হল এক ধরনের পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা অতীতের তথ্য মনে রাখতে সক্ষম এবং ভবিষ্যতের মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার সময়, এটি অতীতের এই তথ্যগুলিকে বিবেচনায় নেয়। প্রিলিমিনারি যথেষ্ট, চলুন দেখি কিভাবে এলএসটিএম জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে সময় সিরিজ বিশ্লেষণ

পরবর্তীকালে, প্রশ্ন হল, Lstm কিসের জন্য ভাল? দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী স্মৃতি ( এলএসটিএম ) একটি কৃত্রিম পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক ( আরএনএন ) গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত স্থাপত্য। এলএসটিএম নেটওয়ার্কগুলি টাইম সিরিজ ডেটার উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবদ্ধকরণ, প্রক্রিয়াকরণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য উপযুক্ত, কারণ একটি সময় সিরিজের গুরুত্বপূর্ণ ইভেন্টগুলির মধ্যে অজানা সময়কালের ব্যবধান থাকতে পারে।

এখানে, Lstm কি আরিমার চেয়ে ভালো?

আরিমা উৎপাদনের উত্তম স্বল্পমেয়াদী পূর্বাভাস ফলাফল, যেখানে এলএসটিএম উৎপাদনের উত্তম দীর্ঘমেয়াদী মডেলিংয়ের ফলাফল। প্রশিক্ষণের সময়গুলির সংখ্যা, গভীর শিক্ষায় "যুগ" হিসাবে পরিচিত, প্রশিক্ষিত পূর্বাভাস মডেলের কার্যকারিতার উপর কোন প্রভাব ফেলে না এবং এটি সত্যিই একটি এলোমেলো আচরণ প্রদর্শন করে।

কিভাবে Lstm ভবিষ্যদ্বাণী করে?

একটা ফাইনাল এলএসটিএম মডেল হল এমন একটি যা আপনি তৈরি করতে ব্যবহার করেন ভবিষ্যদ্বাণী নতুন ডেটাতে। অর্থাৎ, ইনপুট ডেটার নতুন উদাহরণ দেওয়া হয়েছে, আপনি মডেলটি ব্যবহার করতে চান ভবিষ্যদ্বাণী প্রত্যাশিত আউটপুট। এটি একটি শ্রেণীবিভাগ (একটি লেবেল বরাদ্দ) বা একটি রিগ্রেশন (একটি প্রকৃত মান) হতে পারে।