Deep Learning In Time Series Analysis Av Arash (Malardalen University Vastmanland Sweden) Gharehbaghi

Deep Learning In Time Series Analysis Av Arash (Malardalen University Vastmanland Sweden) Gharehbaghi

Deep learning is an important element of artificial intelligence, especially in applications such as image classification in which various architectures of neural network, e.g., convolutional neural networks, have yielded reliable results. This book introduces deep learning for time series analysis, particularly for......
fra 1 569,-
Tilgjengelig i 1 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
<P>Deep learning is an important element of artificial intelligence, especially in applications such as image classification in which various architectures of neural network, e.g., convolutional neural networks, have yielded reliable results. This book introduces deep learning for time series analysis, particularly for cyclic time series. It elaborates on the methods employed for time series analysis at the deep level of their architectures. Cyclic time series usually have special traits that can be employed for better classification performance. These are addressed in the book. Processing cyclic time series is also covered herein.</P><P>An important factor in classifying stochastic time series is the structural risk associated with the architecture of classification methods. The book addresses and formulates structural risk, and the learning capacity defined for a classification method. These formulations and the mathematical derivations will help the researchers in understanding the

Produktinformasjon

Oppdag "Deep Learning In Time Series Analysis" av Arash Gharehbaghi

Er du klar for å ta dykk dypere inn i kraften av deep learning? Boken Deep Learning In Time Series Analysis av Arash Gharehbaghi fra Malardalen University i Västmanland, Sverige, gir deg det essensielle verktøyet for å forstå og analysere tidsserier på et dypere nivå.

Hvorfor Velge Denne Boken?

  • Dyp forståelse: Boken dykker inn i metodene for tidsserieanalyse ved å bruke avanserte nevrale nettverk, spesielt tilpasset for sykliske tidsserier.
  • Praktiske eksempler: Gjennom illustrative diagrammer og eksempler får leseren en håndgripelig opplevelse av de komplekse emnene som presenteres.
  • Selvstudium: Den er perfekt for studenter, ingeniører, forskere og enhver som ønsker å lære om maskinlæring på en tilgjengelig og begripelig måte.

Kjerneinnholdet i Boken

Arash Gharehbaghi presenterer en grundig gjennomgang av metoder som skjer gjennom dype arkitekturer for å analysere tidsserier. Han diskuterer viktige aspekter som:

  • Strukturell risiko: Boken utforsker hvordan forskjellige klassifiseringsmetoder kan risikere å feile, og hvordan vi kan formulere og vurdere denne risikoen.
  • Matematiske herledninger: For de som ønsker å dykke enda dypere, presenteres det matematiske teorier som gir en objektiv forståelse av metodene.
  • Spesielle trekk ved sykliske data: Hvordan disse egenskapene kan forbedre klassifiseringsytelsen.

Konklusjon

Deep Learning In Time Series Analysis av Arash Gharehbaghi er ikke bare en bok; det er en guide for deg som ønsker å mestre deep learning innen tidsserieanalyse. Oppdag nye muligheter, forstå mekanismene bak sykliske data, og ta skrittet mot å bli en ekspert på dette fascinerende området. Gå ikke glipp av sjansen til å berike din kunnskap med denne fantastiske ressursen!

Spesifikasjon

Produkt
ProduktnavnDeep Learning in Time Series Analysis
MerkeOther Brand

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 1 569,- den billigste prisen for Deep Learning In Time Series Analysis Av Arash (Malardalen University Vastmanland Sweden) Gharehbaghi blant 1 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste data og informasjonsteknologi for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
1 569,-
Gjennomsnittspris:
1 569,-
Høyeste pris:
1 569,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig