Базовые модели, такие как большие языковые модели (LLM), адаптируются для моделирования временных рядов с помощью больших базовых моделей временных рядов (LTSM). Используя последовательное сходство данных, LTSM нацелены на обучение на основе разнообразных данных временных рядов для таких задач, как обнаружение выбросов и классификация, опираясь на успех LLM в вычислительных лингвистических обл...
LSTM, представленные в 1997 году, возвращаются с xLSTM как потенциальные конкуренты LLM в глубоком обучении. Способность запоминать и забывать информацию на временных интервалах отличает LSTM от RNN, что делает их ценным инструментом в языковом моделировании.
Появление таких инструментов, как AutoAI, может снизить значимость традиционных навыков машинного обучения, но глубокое понимание основополагающих принципов ML по-прежнему будет востребовано. Эта статья посвящена математическим основам рекуррентных нейронных сетей (РНС) и их использованию для выявления последовательных закономерностей в данных временных рядов.