ИСТИНА

Рекуррентные сети, в частности LSTM, могут быть эффективно использованы для построения прогнозов временных рядов. В данной работе автор демонстрирует, что предварительная статистическая обработка данных - в частности построение статистических моделей с помощью EM-алгоритма - является одним из методов расширения признакового пространства. Характеристики построенных моделей используются для предварительной инициализации скрытого состояния нейронной сети. Данный подход позволяет значительно увеличить точность получаемых прогнозов, эффективность метода демонстрируется на примере анализа данных физической природы.