टाइम सीरीज़ भविष्यवाणी के लिए दीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क

Question

मैं कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर इंटरनेट यातायात भविष्यवाणी (समय श्रृंखला पूर्वानुमान) पर एक काम शुरू कर रहा हूं, लेकिन मुझे इस मामले के साथ कुछ अनुभव है।

1. क्या कोई जानता है कि इसके लिए कौन सी विधि सबसे अच्छी है? (जो प्रकार तंत्रिका नेटवर्क के समय श्रृंखला भविष्यवाणी के लिए उपयोग करने के लिए)

2. समय श्रृंखला सीखने के लिए एक अच्छा विचार के चलते किसी प्रशिक्षण के साथ दीप लर्निंग है?

Answer 1

आप तंत्रिका जाल के साथ समय-श्रृंखला पूर्वानुमान कर सकते हैं, लेकिन यह बहुत मुश्किल हो सकता है।

1) स्पष्ट पसंद एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) है। हालांकि, यह ट्रेन करना वाकई मुश्किल हो सकता है, और अगर मैं तंत्रिका जाल का उपयोग कर रहा हूं तो मैं आरएनएन की सिफारिश नहीं करूंगा। हाल ही में आरएनएन (जैसे हेसियन-मुक्त अनुकूलन) के प्रशिक्षण को आसान बनाने पर कुछ दिलचस्प काम रहा है, लेकिन फिर से - यह शायद शुरुआती लोगों के लिए नहीं है ;-) वैकल्पिक रूप से, आप एक ऐसी योजना का प्रयास कर सकते हैं जहां आप एक मानक तंत्रिका नेट का उपयोग करें (यानी नहीं आरएनएन), और पिछले से डेटा के अगले फ्रेम की भविष्यवाणी करने का प्रयास करें? यह काम कर सकता है।

2) यह प्रश्न बहुत सामान्य है, कोई स्पष्ट सही उत्तर नहीं है। हां, आप अपने समाधान के हिस्से के रूप में सीखने के लिए असुरक्षित सुविधा का उपयोग कर सकते हैं (उदा। अपने मॉडल को पूर्व-प्रशिक्षण), लेकिन यदि आपका अंतिम लक्ष्य समय-श्रृंखला भविष्यवाणी है तो आपको कुछ पर्यवेक्षित शिक्षा भी करने की आवश्यकता होगी।

शुभकामनाएं!