lstm (long short term memory)

PPTX 20 стр. 1,9 МБ Бесплатная загрузка

20 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,9 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 20

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 20

powerpoint presentation lstm (long short term memory)tarmogʻidan foydalangan holda vaqt qatorlarini bashorat qilish ibragimov mirjalol 1. vaqt qatorlarini bashorat qilishda lstm qo'llanilishi 2. lstm modellarini trening qilish va baholash 3. lstm neyron tarmoqlari haqida umumiy ma'lumot xatolik metrikalari mae (mean absolute error) metrikalari, prognoz va haqiqiy qiymatlar orasidagi mutlaq farqlarning o'rtacha qiymatini hisoblaydi, 1 dan kamroq bo'lgan qiymatlar yuqori aniqlikni ko'rsatadi. lstm modellarning prognozlash aniqligini baholashda rmse (root mean squared error) kabi xatolik metrikalari, o'rtacha kvadrat xatolikning kvadrat ildizini hisoblab, 0 ga yaqin qiymatlar yaxshi prognozlashni bildiradi. giperparametrlarni optimallashtirish giperparametrlarni optimallashtirish uchun bayes optimizatsiyasi kabi ilg'or usullarni qo'llash, 10-20 ta iteratsiyadan so'ng eng yaxshi natijalarga erishish imkonini beradi va hisoblash resurslarini tejashga yordam beradi. erta to'xtash (early stopping) texnikasi, validatsiya to'plamidagi xatolikning o'sishi kuzatilganda mashg'ulotni to'xtatish orqali, overfittingni oldini olish va modelning umumlashtirish qobiliyatini yaxshilashga yordam beradi. modelni baholash modelni baholashda, 80/20 qoida bo'yicha ma'lumotlarni taqsimlash va holdout namunasi yordamida …

2 / 20

an ortiq davom etadigan davolanishni oldindan aytib berdi. sanoatdagi energiya iste’molini bashorat qilishda lstm modeliga asoslangan tizim 20% ga yaqin xatolik bilan 7 kun oldindan prognoz bera oldi. savol-javoblar oddiy rnn lar bilan solishtirganda, lstm'lar uzoq muddatli bog'liqliklarni (10 dan ortiq vaqt qadamlarini) aniqlashda sezilarli darajada yuqori aniqlikka ega. lstm tarmoqlari yordamida vaqt seriyalarini bashorat qilishda, ma'lumotlarning 90% gacha bo'lgan qismini o'qitish to'plamiga ajratish tavsiya etiladi, qolgan 10% esa sinov to'plamiga. modelni qurish maʼlumotlar oldindan qayta ishlanadi: standartlashtiriladi va 50 ta vaqt qadamidan iborat ketma-ketliklarga boʻlinadi. lstm modeli 100 ta yashirin qatlam va 32 ta hujayradan iborat boʻlib, adam optimizatsiyasi bilan 100 epoxa davomida oʻqitiladi. validatsiya va testlash test to'plamining rmse (root mean squared error) va mae (mean absolute error) kabi metriklari modelning aniqligini baholashda muhim rol o'ynaydi; 0.1 dan past qiymatlar yuqori aniqlikni bildiradi. validatsiya davrida "early stopping" texnikasini qo'llash orqali overfittingni oldini olish va optimal iteratsiya sonini aniqlash …

3 / 20

iqish) oʻtadi, bu esa uzoq muddatli bogʻliqliklarni saqlashga va gradient yoʻqolish muammosini kamaytirishga yordam beradi. rezultatlarni tahlil qilish prognozlarning ishonchlilik darajasi 95% ni tashkil etib, ± 2% oralig'ida haqiqiy qiymatlarga yaqinlashdi, bu modelning ishonchli ekanligini tasdiqlaydi. modellarning o'qitish jarayonida loss funksiyasining qiymati 100 iteratsiyadan so'ng 0.01 dan pastga tushdi, bu optimal yaqinlashuvni bildiradi. kuchli va kuchsiz tomonlari katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlari (100,000 dan ortiq qatorlar) bilan ishlashda lstm hisoblash jihatidan qimmatga tushishi mumkin va mashg'ulot vaqti sezilarli darajada ortishi mumkin. lstm tarmoqlari uzoq muddatli bog'liqliklarni (1 yildan ortiq) samarali modellashtirishi mumkin, ammo qisqa muddatli o'zgarishlarga nisbatan sezgirligi past bo'lishi mumkin. lstm neyron tarmoqlari lstm modellari o'quv jarayonida gradient yo'qolishi muammosini kamaytirishga yordam beradigan, bir nechta (masalan, 10-100) yashirin qatlamlarni ishlatishi mumkin. ularning ichki tuzilishi, unutuvchi, kirish va chiqish darvozalaridan iborat bo'lib, taxminan 3 ta asosiy qatlamdan tashkil topgan murakkab tuzilmaga ega. kelajakdagi tadqiqotlar nosimmetrik ma'lumotlar bilan ishlashda lstmning aniqligini yaxshilash …

4 / 20

topish uchun turli xil optimizatsiya algoritmlaridan foydalaniladi. oddiy nn modellaridan farqli o'laroq, lstm xotirasi tufayli uzoq muddatli bog'liqliklarni, 50 dan ortiq vaqt nuqtalarini hisobga oladi va prognozlash aniqligini oshiradi. xulosa lstm tarmoqlari yordamida vaqt seriyalarini bashorat qilish aniqligi 90% gacha yetishi mumkin, bu esa 10 ta parametr bilan 5 yillik ma'lumotlar to'plamiga qo'llanilganda kuzatildi. modelni o'qitish vaqtini kamaytirish uchun, lstm ning optimallashtirilgan versiyalari, masalan, bidirectional lstm yoki 3 qavatli lstm tuzilmalari qo'llanilishi mumkin, natijada hisoblash vaqti 25% ga qisqaradi. e'tiboringiz uchun rahmat @taqdimot_robot image1.jpg image2.jpg image3.jpg image4.jpg image5.jpg image6.jpg image7.jpg image8.jpg image9.jpg image10.jpg image11.jpg image12.jpg image13.jpg image14.jpg image15.jpg image16.jpg image17.jpg

5 / 20

Хотите читать дальше?

Скачайте все 20 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "lstm (long short term memory)"

powerpoint presentation lstm (long short term memory)tarmogʻidan foydalangan holda vaqt qatorlarini bashorat qilish ibragimov mirjalol 1. vaqt qatorlarini bashorat qilishda lstm qo'llanilishi 2. lstm modellarini trening qilish va baholash 3. lstm neyron tarmoqlari haqida umumiy ma'lumot xatolik metrikalari mae (mean absolute error) metrikalari, prognoz va haqiqiy qiymatlar orasidagi mutlaq farqlarning o'rtacha qiymatini hisoblaydi, 1 dan kamroq bo'lgan qiymatlar yuqori aniqlikni ko'rsatadi. lstm modellarning prognozlash aniqligini baholashda rmse (root mean squared error) kabi xatolik metrikalari, o'rtacha kvadrat xatolikning kvadrat ildizini hisoblab, 0 ga yaqin qiymatlar yaxshi prognozlashni bildiradi. giperparametrlarni optimallashtirish giperparametrlarni optimallashtirish uchun bayes ...

Этот файл содержит 20 стр. в формате PPTX (1,9 МБ). Чтобы скачать "lstm (long short term memory)", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: lstm (long short term memory) PPTX 20 стр. Бесплатная загрузка Telegram