LSTM (Long Short-Term Memory, «долгая краткосрочная память») — это тип рекуррентных нейронных сетей (RNN), способный эффективно обучаться и запоминать информацию на длительных временных интервалах, решая проблему «забывания» контекста, свойственную обычным RNN. Благодаря встроенным механизмам «вентилей», LSTM выборочно сохраняют, забывают или пропускают информацию, что делает их идеальными для обработки последовательных данных, таких как текст, речь, временные ряды и финансовые прогнозы.
Как это работает
Состояние ячейки (Cell State): Главный элемент, похожий на конвейерную ленту, который передает информацию на протяжении всей цепочки сети почти без изменений.
Вентили (Gates): Три основных компонента, контролирующих поток информации:
Вентиль забывания (Forget Gate): Решает, какую информацию из старого состояния ячейки нужно забыть,.
Входной вентиль (Input Gate): Определяет, какая новая информация будет добавлена в состояние ячейки,.
Выходной вентиль (Output Gate): Контролирует, какая часть информации из ячейки будет использована для выходного значения.
Механизм вентилей: Используют сигмоидальные функции для получения значений от 0 до 1, которые определяют, «пропустить» или «заблокировать» поток данных (0 – ничего, 1 – всё).
Устанешь следить за симбиозами. Но, прогнозы делают не точные.
-- 13.01.2026, 17:52 --А, вот EMA + MACD = РАБОТАЕТ