Your cart is currently empty!
Tag: глубокого
Обнаружение и изоляция неисправностей в промышленных процессах на основе RNN: Подход глубокого обучения (Russian Edition)
Price: $23.00
(as of Dec 29,2024 03:16:49 UTC – Details)
Publisher : Sciencia Scripts (July 12, 2021)
Language : Russian
Paperback : 80 pages
ISBN-10 : 6203838462
ISBN-13 : 978-6203838466
Item Weight : 4.8 ounces
Dimensions : 5.91 x 0.19 x 8.66 inches
Обнаружение и изоляция неисправностей в промышленных процессах на основе RNN: Подход глубокого обученияВ современном мире промышленные процессы становятся все более сложными и требовательными к контролю и управлению. Неисправности в процессах могут привести к серьезным проблемам, таким как простои оборудования, ухудшение качества продукции и потери прибыли. Поэтому обнаружение и изоляция неисправностей становится важной задачей для предприятий.
Один из подходов к решению этой задачи – использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) и глубокого обучения. RNN хорошо подходят для анализа временных рядов, что делает их эффективным инструментом для обнаружения неисправностей в промышленных процессах. Глубокое обучение позволяет обучать модели на больших объемах данных и находить скрытые закономерности, что помогает улучшить точность обнаружения неисправностей.
Использование RNN и глубокого обучения для обнаружения и изоляции неисправностей в промышленных процессах имеет множество преимуществ, таких как повышение точности и скорости обнаружения, а также возможность автоматизировать процесс мониторинга и управления процессами.
Таким образом, использование подхода глубокого обучения на основе RNN для обнаружения и изоляции неисправностей в промышленных процессах может значительно улучшить эффективность и надежность производственных процессов.
#Обнаружение #изоляция #неисправностей #промышленных #процессах #на #основе #RNN #Подход #глубокого #обучения #Russian #Edition,rnn
Точное прогнозирование цен на акции с помощью нейронных сетей LSTM и GRU: Подход на основе глубокого обучения для прогнозирования временных рядов данных о ценах на акции в группах (Russian Edition)
Price: $23.00
(as of Dec 29,2024 01:14:26 UTC – Details)
Publisher : Sciencia Scripts (August 11, 2021)
Language : Russian
Paperback : 52 pages
ISBN-10 : 6204005642
ISBN-13 : 978-6204005645
Item Weight : 3.39 ounces
Dimensions : 5.91 x 0.12 x 8.66 inches
Точное прогнозирование цен на акции с помощью нейронных сетей LSTM и GRU: Подход на основе глубокого обучения для прогнозирования временных рядов данных о ценах на акции в группахВ последние годы нейронные сети стали широко используемым инструментом для прогнозирования временных рядов данных, включая цены на акции. Особенно популярными стали рекуррентные нейронные сети, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), благодаря их способности учитывать долгосрочные зависимости в данных.
В этом посте мы представим подход на основе глубокого обучения для прогнозирования цен на акции в группах с использованием нейронных сетей LSTM и GRU. Мы будем использовать исторические данные о ценах на акции, чтобы обучить модель на предыдущих временных рядах и использовать ее для прогнозирования будущих значений.
Этот подход позволяет получить более точные прогнозы цен на акции, чем традиционные методы анализа временных рядов. Благодаря способности нейронных сетей улавливать сложные зависимости в данных, мы можем создать более надежные модели прогнозирования.
Если вы заинтересованы в точном прогнозировании цен на акции с использованием нейронных сетей LSTM и GRU, то этот подход на основе глубокого обучения может быть отличным инструментом для вас. С его помощью вы сможете получить более точные и надежные прогнозы, которые помогут вам принимать более информированные решения на финансовых рынках.
#Точное #прогнозирование #цен #на #акции #помощью #нейронных #сетей #LSTM #GRU #Подход #на #основе #глубокого #обучения #для #прогнозирования #временных #рядов #данных #ценах #на #акции #группах #Russian #Edition,lstm
