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.