Summary  
This chapter demonstrates how LSTM networks use forget, input, and output gates to update long-term and short-term memory for sequential data modeling and step-wise prediction.

General domain of usage  
Business forecasting

Et eksempel på, hvordan **LSTM**-netværk kan anvendes til tidsserieforudsigelse, undersøges. Den følgende graf illustrerer **Selskab A**'s præstation over en periode på fem måneder.


- **Data**: x-aksen repræsenterer **månederne**, mens y-aksen viser **præstationsmålet** (f.eks. salg, omsætning osv.) i intervallet fra 5 til 15;
- **Tidsserieforudsigelse**: en LSTM kan bruges til at analysere trenden og forudsige fremtidige værdier baseret på historiske data. I grafen ses udsving, som LSTM vil analysere for at forudsige kommende måneder;
- **LSTM-anvendelse**: ved at bruge data fra tidligere måneder lærer LSTM-netværket mønsteret af stigninger og fald i Selskab A's præstation og kan forudsige fremtidige præstationstendenser.



Dette er en typisk anvendelse af **LSTM** inden for forretningsprognoser, hvor tidligere præstationer bruges til at forudsige fremtidige tendenser. LSTM-modellen lærer af tidsseriedataene og kan anvendes til mere præcise forudsigelser, især når der er komplekse afhængigheder over tid.


Hvad repræsenterer y-aksen i præstationsgrafen for Firma A?

Behersk rekurrente neurale netværk og deres avancerede varianter som LSTMs og GRUs ved hjælp af PyTorch. Opnå praktisk erfaring med behandling af sekventielle data til anvendelser i praksis. Anvend disse kraftfulde modeller til at løse virkelige udfordringer inden for tidsserieprognoser og forskellige Natural language processing-opgaver.

Dækker begrænsningerne ved traditionelle neurale netværk for sekventielle data og introducerer grundlæggende principper for Recurrent Neural Networks. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinvis implementering gennem grundlæggende eksempler og en kodningsudfordring.

Undersøger almindelige træningsudfordringer såsom forsvindende og eksploderende gradienter. Introducerer avancerede RNN-varianter, herunder LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og anvendelsesområder, samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prognose af tidsseriedata ved hjælp af RNN-baserede modeller. Omfatter dataindlæsning, forbehandlingsteknikker, modeltræning og præstationsvurdering med vægt på sammenligning af LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen af RNN'er til tekstklassificeringsopgaver. Dækker centrale NLP-begreber, metoder til tekstkodning, trin til dataklargøring samt opbygning af en LSTM-baseret model til forudsigelse af sentiment.

Eksempel på LSTM

Awesome!

Eksempel på LSTM