LSTM予測

LSTM予測とは、長期短期記憶（Long Short‑Term Memory）構造を持つ再帰型ニューラルネットワークを用いて、時系列データや系列情報の将来の値やラベルを推定する手法を指します。LSTMは入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲートという三つの制御機構を備えており、過去の情報を選択的に保持または忘却しながら長期的な依存関係を学習できる点が特徴です。この仕組みにより勾配消失問題が緩和され、長期間にわたるパターンを捉えることが可能となります。したがって、株価変動、気象データ、音声波形、テキストの次単語予測など、時間的文脈が重要な多様なタスクでLSTM予測が活用されています。