Beispiel Für LSTM
Ein Beispiel dafür, wie LSTM-Netzwerke auf die Vorhersage von Zeitreihen angewendet werden können, wird untersucht. Die folgende Grafik zeigt die Leistung von Company A über einen Zeitraum von fünf Monaten.
- Daten: Die x-Achse stellt die Monate dar, während die y-Achse die Leistungskennzahl (z. B. Umsatz, Erlös usw.) im Bereich von 5 bis 15 zeigt;
- Zeitreihenprognose: Ein LSTM kann verwendet werden, um den Trend zu analysieren und zukünftige Werte auf Basis vergangener Daten vorherzusagen. In der Grafik sind Schwankungen zu erkennen, die das LSTM analysiert, um zukünftige Monate vorherzusagen;
- LSTM-Anwendung: Mithilfe der Daten der vergangenen Monate lernt das LSTM-Netzwerk das Muster von Anstiegen und Rückgängen in der Leistung von Company A und kann zukünftige Leistungstrends prognostizieren.
Dies ist eine typische Anwendung von LSTM in der Geschäftsprognose, bei der vergangene Leistungen zur Vorhersage zukünftiger Trends genutzt werden. Das LSTM-Modell lernt aus den Zeitreihendaten und kann für genauere Prognosen verwendet werden, insbesondere wenn komplexe Abhängigkeiten über die Zeit bestehen.
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Can you explain how the LSTM updates its long-term and short-term memory in each step?
What are the three gates in an LSTM and what do they do?
Is there an alternative to LSTM for time series forecasting?
Awesome!
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Ein Beispiel dafür, wie LSTM-Netzwerke auf die Vorhersage von Zeitreihen angewendet werden können, wird untersucht. Die folgende Grafik zeigt die Leistung von Company A über einen Zeitraum von fünf Monaten.
- Daten: Die x-Achse stellt die Monate dar, während die y-Achse die Leistungskennzahl (z. B. Umsatz, Erlös usw.) im Bereich von 5 bis 15 zeigt;
- Zeitreihenprognose: Ein LSTM kann verwendet werden, um den Trend zu analysieren und zukünftige Werte auf Basis vergangener Daten vorherzusagen. In der Grafik sind Schwankungen zu erkennen, die das LSTM analysiert, um zukünftige Monate vorherzusagen;
- LSTM-Anwendung: Mithilfe der Daten der vergangenen Monate lernt das LSTM-Netzwerk das Muster von Anstiegen und Rückgängen in der Leistung von Company A und kann zukünftige Leistungstrends prognostizieren.
Dies ist eine typische Anwendung von LSTM in der Geschäftsprognose, bei der vergangene Leistungen zur Vorhersage zukünftiger Trends genutzt werden. Das LSTM-Modell lernt aus den Zeitreihendaten und kann für genauere Prognosen verwendet werden, insbesondere wenn komplexe Abhängigkeiten über die Zeit bestehen.
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