Рекуррентные нейронные сети (RNN) для данных временных рядов
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это класс искусственных нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных. У них есть «память» в виде скрытых состояний, которые переносят информацию от одного шага последовательности к другому. Это делает их подходящими для прогнозирования временных рядов, когда будущее часто зависит от прошлого.
Интуиция. Представьте конвейерную ленту, передающую информацию от одного шага к другому. Это похоже на скрытые состояния в RNN, позволяющие запоминать прошлые данные при обработке новых данных.
Сети LSTM и GRU для длинных последовательностей
Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и закрытыми рекуррентными блоками (GRU) представляют собой специальные типы RNN, предназначенные для обработки длинных последовательностей данных. У них есть дополнительные механизмы (такие как «ворота»), которые помогают контролировать поток информации и предотвращают такие проблемы, как исчезновение или взрыв градиентов, которые могут возникнуть со стандартными RNN, когда последовательности длинные.
Интуиция. Рассмотрим почтовый ящик электронной почты. Возможно, вы захотите сохранить некоторые электронные письма (важная информация) и удалить другие (нерелевантная информация). Ворота в сетях LSTM и GRU выполняют аналогичную функцию, решая, какую информацию сохранить или отбросить при ее перемещении по последовательности.
Сверточные нейронные сети (CNN) для данных временных рядов
Хотя сверточные нейронные сети (CNN) наиболее известны своей производительностью в задачах обработки изображений, их также можно использовать для прогнозирования временных рядов. Применяя сверточные фильтры к последовательности данных, CNN могут идентифицировать важные временные закономерности, которые могут быть полезны для прогнозирования.
Интуиция. Представьте, что вы сканируете последовательность данных с помощью увеличительного стекла в поисках определенных шаблонов. Это похоже на то, как CNN применяет фильтры к данным временных рядов, «сканируя» полезные функции, которые могут помочь в прогнозировании.
