Нейросети. Обработка естественного языка. Джейд Картер
вход и предыдущее состояние, чтобы определить, какую информацию передать на выход.
Долгосрочные зависимости: Благодаря специальным ячейкам и гейтам, LSTM способна учитывать долгосрочные зависимости в данных. Она может эффективно хранить информацию на протяжении многих временных шагов и извлекать ее, когда это необходимо.
Применение LSTM: LSTM широко используется в задачах, связанных с последовательными данными, таких как обработка текста, анализ временных рядов, машинный перевод, генерация текста и многие другие. Ее способность учитывать долгосрочные зависимости делает ее мощным инструментом для анализа и моделирования последовательных данных.
Лучший способ понять, как работает Long Short-Term Memory (LSTM), – это применить его на практике в рамках конкретной задачи. Давайте рассмотрим пример применения LSTM для анализа временных рядов в Python с использованием библиотеки TensorFlow и библиотеки pandas:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# Генерируем пример временного ряда (синусоида)
timesteps = np.linspace(0, 100, 400)
series = np.sin(timesteps)
# Создаем датасет для обучения сети
df = pd.DataFrame({'timesteps': timesteps, 'series': series})
window_size = 10 # Размер окна для создания последовательных образцов
batch_size = 32 # Размер пакета
# Функция для создания последовательных образцов из временного ряда
def create_sequences(series, window_size, batch_size):
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(series)
dataset = dataset.window(window_size + 1, shift=1, drop_remainder=True)
dataset = dataset.flat_map(lambda window: window.batch(window_size + 1))
dataset = dataset.shuffle(1000).map(lambda window: (window[:-1], window[-1]))
dataset = dataset.batch(batch_size).prefetch(1)
return dataset
train_dataset = create_sequences(series, window_size, batch_size)
# Создаем модель LSTM
model = Sequential([
LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=[None, 1]),
LSTM(50),
Dense(1)
])
# Компилируем модель
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# Обучаем модель
model.fit(train_dataset, epochs=10)
# Делаем прогноз на будущее
future_timesteps = np.arange(100, 140, 1)
future_series = []
for i in range(len(future_timesteps) – window_size):
window = series[i:i + window_size]
prediction = model.predict(window[np.newaxis])
future_series.append(prediction[0, 0])
# Визуализируем результаты
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(timesteps, series, label="Исходный ряд", linewidth=2)
plt.plot(future_timesteps[:-window_size], future_series, label="Прогноз", linewidth=2)
plt.xlabel("Время")
plt.ylabel("Значение")
plt.legend()
plt.show()
```
Этот пример демонстрирует, как можно использовать LSTM для прогнозирования временных рядов. Мы создаем модель LSTM, обучаем ее на исходном временном ряде и делаем прогнозы на будущее. Визуализация показывает, как модель способна улавливать долгосрочные зависимости в данных и строить прогнозы.
На результате данного примера мы видим следующее:
1. Исходный временной ряд (синяя линия): Это синусоидальная волна, которая была сгенерирована как пример временного ряда.
2. Прогноз модели (оранжевая линия): Это результаты прогноза, сделанные моделью LSTM на будущее. Модель пытается предсказать значения временного ряда на основе предыдущих значений.