Exemple de LSTM
Un exemple d'application des réseaux LSTM à la prédiction de séries temporelles est présenté. Le graphique suivant illustre la performance de Company A sur une période de cinq mois.
- Données : l'axe des abscisses représente les mois, tandis que l'axe des ordonnées indique la métrique de performance (par exemple, ventes, chiffre d'affaires, etc.) allant de 5 à 15 ;
- Prévision de séries temporelles : un LSTM peut être utilisé pour analyser la tendance et prédire les valeurs futures à partir des données passées. Sur le graphique, on observe des fluctuations que le LSTM analysera pour prévoir les mois à venir ;
- Application du LSTM : en utilisant les données des mois précédents, le réseau LSTM apprend le schéma des augmentations et diminutions de la performance de Company A et peut anticiper les tendances futures de performance.
Voici une application typique des LSTM dans la prévision commerciale, où les performances passées sont utilisées pour prédire les tendances futures. Le modèle LSTM apprend à partir des données de séries temporelles et peut être utilisé pour des prévisions plus précises, en particulier lorsqu'il existe des dépendances complexes au fil du temps.
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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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- Données : l'axe des abscisses représente les mois, tandis que l'axe des ordonnées indique la métrique de performance (par exemple, ventes, chiffre d'affaires, etc.) allant de 5 à 15 ;
- Prévision de séries temporelles : un LSTM peut être utilisé pour analyser la tendance et prédire les valeurs futures à partir des données passées. Sur le graphique, on observe des fluctuations que le LSTM analysera pour prévoir les mois à venir ;
- Application du LSTM : en utilisant les données des mois précédents, le réseau LSTM apprend le schéma des augmentations et diminutions de la performance de Company A et peut anticiper les tendances futures de performance.
Voici une application typique des LSTM dans la prévision commerciale, où les performances passées sont utilisées pour prédire les tendances futures. Le modèle LSTM apprend à partir des données de séries temporelles et peut être utilisé pour des prévisions plus précises, en particulier lorsqu'il existe des dépendances complexes au fil du temps.
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