Submitted 13 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 6 pages, 4 figures, to be presented at the 5th International Conference on Electrical, Communication and Computer Engineering (ICECCE)
توضیحات به فارسی
ارسال شده 13 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 6 صفحه ، 4 شکل ، که در پنجمین کنفرانس بین المللی مهندسی برق ، ارتباطات و کامپیوتر (ICECCE) ارائه می شود
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Long-short range time series forecasting is essential for predicting future trends and patterns over extended periods. While deep learning models such as Transformers have made significant strides in advancing time series forecasting, they often encounter difficulties in capturing long-term dependencies and effectively managing sparse semantic features. The state-space model, Mamba, addresses these issues through its adept handling of selective input and parallel computing, striking a balance between computational efficiency and prediction accuracy. This article examines the advantages and disadvantages of both Mamba and Transformer models, and introduces a combined approach, MAT, which leverages the strengths of each model to capture unique long-short range dependencies and inherent evolutionary patterns in multivariate time series. Specifically, MAT harnesses the long-range dependency capabilities of Mamba and the short-range characteristics of Transformers. Experimental results on benchmark weather datasets demonstrate that MAT outperforms existing comparable methods in terms of prediction accuracy, scalability, and memory efficiency.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی سری زمانی کوتاه مدت کوتاه برای پیش بینی روندها و الگوهای آینده در دوره های طولانی ضروری است.در حالی که مدل های یادگیری عمیق مانند ترانسفورماتورها در پیشبرد پیش بینی سری های زمانی گام های قابل توجهی برداشته اند ، آنها اغلب در گرفتن وابستگی های طولانی مدت و مدیریت مؤثر ویژگی های معنایی پراکنده با مشکل روبرو می شوند.مدل حالت فضا ، Mamba ، از طریق برخورد دقیق خود از ورودی انتخابی و محاسبات موازی ، به این مسائل می پردازد و تعادل بین کارآیی محاسباتی و دقت پیش بینی را ایجاد می کند.در این مقاله به بررسی مزایا و مضرات هر دو مدل Mamba و Transformer می پردازیم و یک رویکرد ترکیبی را معرفی می کند ، که از نقاط قوت هر مدل برای ضبط وابستگی های منحصر به فرد کوتاه مدت و الگوهای تکاملی ذاتی در سری های زمانی چند متغیره استفاده می کند.به طور خاص ، MAT قابلیت وابستگی دوربرد Mamba و ویژگی های برد کوتاه ترانسفورماتورها را مهار می کند.نتایج تجربی در مجموعه داده های هواشناسی معیار نشان می دهد که MAT از روشهای قابل مقایسه موجود از نظر دقت پیش بینی ، مقیاس پذیری و کارآیی حافظه بهتر است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
