По крайней мере, для LSTM я использую в этой статье. Большинство алгоритмов машинного обучения - не более чем своего рода регрессионная модель. А именно, когда алгоритмы машинного обучения пытаются предсказать будущее, они будут предсказывать тенденцию, предполагая, что любые отклонения от тенденции обратятся. Это особенно актуально, когда вы применяете функцию потерь из семейства ошибок в квадрате. Чтобы понять это интуитивно, давайте рассмотрим пример. Представьте, что вокруг сигнала..