Sinir ağında tarih girişi olarak nasıl kodlanır?

12

Sinir ağlarını bir zaman serisini tahmin etmek için kullanıyorum. Şimdi karşı karşıya olduğum soru tarih / saat / seri numarasını nasıl kodlayacağım. sinir ağına girdi olarak ayarlanan her bir girişin?

Burada açıklandığı gibi 1 kodlama (kategorileri kodlamak için kullanılır) kullanmalı mıyım ?

Yoksa sadece zamanı mı beslemeliyim (1-1-1970'den beri milisaniye olarak)?

Yoksa verilerin geri kalanını kronolojik olarak beslediğim sürece bu süreyi gereksiz mi?

machine-learning artificial-intelligence neural-networks

— Shayan RC
kaynak

Eğer düşünüyorum neden emin değilim o gereksiz beslenme zamanı sen eğer bir zaman serilerini tahmin etmek sinir ağları kullanılarak .

— scaaahu

tarihleri / saati kodlamanın birçok yolu vardır. zaman serisinin doğasını bilmek yardımcı olacaktır. dışlamak ya da hükmetmek için a priori bir şey değildir.

— vzn 27:13

@vzn Genel olarak bir finansal zaman serisini tahmin etmeye çalışıyorum. Eğer yardımcı olursa.

— Shayan RC

17

Yapay Sinir Ağları sihir değildir. Onlara oldukları gibi davranırsanız ve çok kötü zaman geçireceğinizi düşünmeden onlara veri atarsanız.

Durup kendi kendine sormalısın "1970'den beri milisaniye gerçekten ilgilendiğim olayı tahmin edecek mi?" Hemen ulaşmanız gereken cevap hayır. Neden? Gerçekte değer verdiğiniz her örnek için (gelecekteki olaylar, geçmişte gerçekleşti) zaman değişkeni, zaman değişkeninin egzersiz verilerinizde alacağı herhangi bir değerden daha büyük bir değer alacaktır. Böyle bir değişkenin yardımcı olması pek olası değildir. Daha da kötüsü, dikkatli olmazsanız aşırı sığmaya (sinir ağları gibi güçlü doğrusal olmayan modeller için ciddi bir sorun) neden olabilir.

Şimdi mantıklı olabilecek mevsimsel veya yıllık etkileri modellemenize yardımcı olabilecek yılın veya ayın haftası gibi bir değişkendir. Tarımsal hastalık tahmininde Julian gününün çok önemli bir değişken olduğu bazı çalışmalar yaptım. Bu deneyime dayanarak, bu tür bir değişkeni sıralı değil kategorik bir değişken olarak kodlamaktan daha iyi olacağınızdan şüpheleniyorum, deneyiminiz çok olabilir. Yılın ayının veya haftasının, egzersiz verilerinizde birçok kez görmesi muhtemel olan tekrarlanabilir olaylar olduğuna dikkat edin ve böyle bir değişkenin neden finansal sonucu etkileyebileceğini açıklamak mümkündür. Bunu 1970'den beri sadece monoton olarak artan bir değer olan milisaniye ile karşılaştırın.

Son olarak, ifadenizden "Yoksa verilerin geri kalanını kronolojik olarak beslediğim sürece bu zamanı gereksiz mi?" Sinir ağlarının nasıl çalıştığını çok iyi kavrayamayacağınız anlaşılıyor. Standart bir ileri beslemeli sinir ağı ile ağı beslediğiniz sıra verilerinizin tahminler üzerinde hiçbir etkisi olmayacaktır. Stokastik veya mini-parti degrade iniş kullanıyorsanız düzen eğitimi etkileyebilir, ancak bu sadece (toplu işin aksine) eğitim yönteminin bir yinelemesidir. Sinir ağına geçici bağımlılığı modellemek istiyorsanız, sürgülü pencere veya tekrarlayan sinir ağı gibi bir şey kullanmanız gerekir.

— alto
kaynak

2

$[-1,1]$ $[0,1]$ $sin(t)$

$f(t)$ $f(t)$ $d_t = f_t + g_t$ $g_t$ $f_t$

— vzn
kaynak