Научно-технический портал «Технарь»

Нейронные сети могут использовать понятие петли времени (time loop) при прогнозировании временных рядов, например, при прогнозировании будущих значений акций, предсказании погоды или временных последовательностей в речи.

Петля времени представляет собой концепцию, которая позволяет нейронной сети принимать во внимание прошлые значения своих выходов при генерации новых значений. Это позволяет модели анализировать зависимости, содержащиеся во временных последовательностях, и прогнозировать будущие значения на основе предыдущих.

Одним из популярных подходов для использования петель времени является рекуррентная нейронная сеть (RNN). В RNN каждый нейрон имеет вход, связанный с предыдущим состоянием нейрона, что создает циклическую связь во времени. Это позволяет сети сохранять информацию о предыдущих состояниях и использовать ее для прогнозирования будущих значений.

При обучении RNN происходит передача информации от одного временного шага к другому, и сеть обновляет свои внутренние состояния на каждом шаге. Это позволяет модели учитывать контекст предыдущих значений при предсказании будущих. В результате RNN может улавливать долгосрочные зависимости и использовать их для более точного прогнозирования.

Однако, RNN имеет свои ограничения, такие как проблему затухания и взрыва градиента, которые могут затруднить его обучение и уровень прогнозирования. Поэтому, существуют и другие архитектуры нейронных сетей, такие как долгая краткосрочная память (LSTM) или глубокие рекуррентные сети (Deep RNN), которые позволяют более эффективно использовать петли времени и улучшить прогнозирование.

https://t.me/the_daily_prophet_deduhova/25583