Az lstm-hez állandó adatokra van szükség?
Pontszám: 4,7/5 ( 37 szavazat )Elvileg nem kell ellenőriznünk és korrigálni sem az állóképességet, ha LSTM-et használunk. Ha azonban az adatok helyhez kötöttek, az elősegíti a jobb teljesítményt , és megkönnyíti a neurális hálózat tanulását.
Az LSTM kezelheti a nem helyhez kötött adatokat?
Az LSTM módszer előnyösebb más létező algoritmusokkal szemben, mivel az LSTM hálózat képes megtanulni az idősorok nem lineáris és nem stacionárius természetét, ami csökkenti az előrejelzés hibáit.
Mennyi edzésadatra van szükség az LSTM-hez?
Az LSTM-mel kapcsolatban kimutatták, hogy 9 év adathossz szükséges ahhoz, hogy a képzési eljárás elfogadható teljesítményt érjen el, és 12 év a hatékonyabb előrejelzéshez.
Az LSTM felügyelt vagy felügyelet nélkül?
Ezek egy nem felügyelt tanulási módszer , bár technikailag felügyelt tanulási módszerekkel képezik őket, amelyeket önfelügyeletnek neveznek. Általában egy szélesebb modell részeként képezik őket, amely megpróbálja újra létrehozni a bemenetet.
Jó az LSTM idősorokhoz?
Az RNN-ek (LSTM-ek) nagyon jók a minták kinyerésében a bemeneti jellemzők terén , ahol a bemeneti adatok hosszú sorozatokon átívelnek. Tekintettel az LSTM-ek kapuzott architektúrájára, amely képes manipulálni a memória állapotát, ideálisak az ilyen problémákra.
Time Series Data Preparation for Deep Learning (LSTM, RNN) modellek
Mik az LSTM hátrányai?
Az LSTM-ek hajlamosak a túlillesztésre, és nehéz a lemorzsolódási algoritmust alkalmazni a probléma megfékezésére. A lemorzsolódás egy olyan rendszeresítési módszer, amelynek során az LSTM egységekhez való bemeneti és ismétlődő kapcsolatokat valószínűségileg kizárják az aktiválásból és a súlyfrissítésekből a hálózat betanítása közben.
Miért jobb az LSTM, mint az RNN?
Elmondhatjuk, hogy amikor az RNN-ről az LSTM-re váltunk, egyre több vezérlőgombot vezetünk be , amelyek szabályozzák a bemenetek áramlását és keverését a betanított súlyok szerint. Így nagyobb rugalmasságot biztosít a kimenetek vezérlésében. Tehát az LSTM biztosítja számunkra a legtöbb irányíthatóságot, és ezáltal jobb eredményeket.
Melyik a jobb LSTM vagy GRU?
A modell betanítási sebességét tekintve a GRU 29,29%-kal gyorsabb, mint az LSTM ugyanazon adatkészlet feldolgozásához; és a teljesítmény tekintetében a GRU teljesítménye meghaladja az LSTM-et a hosszú szöveg és kis adatkészlet forgatókönyve esetén, és gyengébb az LSTM-nél más forgatókönyvekben.
Melyek az LSTM gyakori problémái?
Röviden, az LSTM cellánként 4 lineáris réteget (MLP réteg) igényel, hogy minden szekvencia-időlépésben futhasson. A lineáris rétegek kiszámításához nagy mennyiségű memória sávszélességre van szükség, valójában nem tudnak gyakran sok számítási egységet használni, mert a rendszernek nincs elegendő memória sávszélessége a számítási egységek táplálásához.
Az RNN erősebb, mint a CNN?
A CNN-t erősebbnek tartják, mint az RNN-t . Az RNN kevesebb funkciókompatibilitást tartalmaz, mint a CNN. Ez a hálózat rögzített méretű bemeneteket vesz fel, és rögzített méretű kimeneteket generál. Az RNN tetszőleges bemeneti/kimeneti hosszúságot tud kezelni.
Mennyi edzésadat és tesztadat elegendő egy előrejelzéshez?
Ha 12 hónapot próbál megjósolni a jövőre nézve, akkor legalább 12 hónapig kell állnia (minden hónapban egy adatpont) az edzésre, mielőtt megbízható eredményekre számíthatna.
A több edzési adat mindig jobb?
Mindkettő azt mutatja, hogy több adat hozzáadása mindig jobbá teszi a modelleket , míg a paraméterek optimális komplexitásának növelése csökkenti a modell minőségét. Az edzési adatok növelése mindig információt ad, és javítania kell az illeszkedést.
A mélytanulás sok adatot igényel?
A mély tanulás nem igényel nagy mennyiségű adatot és számítási erőforrást.
Mik azok a stacionárius idősoros adatok?
Stacionárius idősor az , amelynek tulajdonságai nem függenek attól az időponttól, amikor a sorozatot megfigyeljük . 14 . Így a trendeket vagy szezonalitást tartalmazó idősorok nem állandóak – a trend és a szezonalitás különböző időpontokban befolyásolja az idősorok értékét.
Mi az Arima idősoros előrejelzés?
Az ARIMA, az „AutoRegressive Integrated Moving Average” rövidítése, egy előrejelző algoritmus, amely azon az elgondoláson alapul, hogy az idősorok múltbeli értékeinek információi önmagukban felhasználhatók a jövőbeli értékek előrejelzésére .
Mi váltja fel az LSTM-et?
Leo Dirac arról beszél, hogy a Transformer modellek, mint a BERT és a GPT2 , hogyan hódították el a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) közösségét, és hatékonyan váltották fel az LSTM modelleket a legtöbb gyakorlati alkalmazásban.
Mély az LSTM?
A hosszú rövid távú memória (LSTM) hálózatok olyan visszatérő neurális hálózatok, amelyek képesek megtanulni a sorrend-függőséget a szekvencia-előrejelzési problémákban. ... Az LSTM-ek a mély tanulás összetett területei .
Az emberek még mindig használják az LSTM-et?
Az LSTM-eknek továbbra is vannak alkalmazásai a szekvenciális modellezésben , például zenegenerálással vagy részvény-előrejelzéssel. Az LSTM-mel kapcsolatos felhajtás azonban a nyelvi modellezés terén várhatóan eloszlik, ahogy a transzformátorok hozzáférhetőbbé, hatékonyabbá és praktikusabbá válnak.
Mikor használjam az LSTM-et?
Az LSTM hálózatok kiválóan alkalmasak az idősorok adatain alapuló osztályozásra, feldolgozásra és előrejelzések készítésére , mivel az idősorok fontos eseményei között ismeretlen időtartamú késések lehetnek. Az LSTM-eket a hagyományos RNN-ek betanítása során felmerülő eltűnő gradiens probléma kezelésére fejlesztették ki.
Az LSTM jobb, mint a CNN?
Az LSTM több paramétert igényel, mint a CNN , de a DNN-nek csak körülbelül a felét. Miközben a leglassabbak a betanításuk, előnyük abból adódik, hogy képesek hosszú bemeneti sorozatokat nézni a hálózat méretének növelése nélkül.
Miért nem GRU az LSTM?
Tapasztalataim szerint a GRU- k gyorsabban edzenek és jobban teljesítenek, mint az LSTM -ek kevesebb képzési adattal, ha nyelvi modellezést végez (nem biztos a többi feladatban). A GRU-k egyszerűbbek, így könnyebben módosíthatók, például új kapuk hozzáadásával a hálózatba történő további bemenet esetén. Ez csak általában kevesebb kód.
Miért gyorsabb a GRU, mint az LSTM?
A GRU kevesebb betanítási paramétert használ, ezért kevesebb memóriát használ , gyorsabban fut és gyorsabban edz, mint az LSTM, míg az LSTM pontosabb a hosszabb sorozatot használó adatkészleteken.
Hogyan állíthatom le az LSTM túlillesztést?
A Dropout Layers egyszerű és hatékony módja lehet a modellek túlillesztésének megakadályozásának. Egy kieső réteg véletlenszerűen elveszti a rétegek közötti kapcsolatok egy részét. Ez segít megelőzni a túlillesztést, mert ha megszakad egy kapcsolat, akkor a hálózat rá van kényszerítve Szerencsére a kerassal tényleg könnyen lehet dropout réteget rakni.
Miért jobb a CNN, mint az RNN?
A CNN-eket általában téradatokkal, például képekkel kapcsolatos problémák megoldására használják. Az RNN-ek alkalmasabbak időbeli, szekvenciális adatok, például szövegek vagy videók elemzésére . A CNN architektúrája eltér az RNN-től.
Hány lépést tud megjegyezni az LSTM?
A gyakorlatban gyakran alkalmaznak egy ésszerű 250-500 időlépéses határt a nagy LSTM modelleknél.