Submitted 16 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2024 , Journal ref: Lecture Notes in Computer Science, volume 14942, 2024
توضیحات به فارسی
ارائه شده 16 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: کنفرانس مشترک اروپایی در مورد یادگیری ماشین و کشف دانش در پایگاه داده ها (ECML PKDD) 2024 ، مجله Ref: یادداشت های سخنرانی در علوم کامپیوتر ، دوره 14942 ، 2024
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
Modeling spatiotemporal interactions in multivariate time series is key to their effective processing, but challenging because of their irregular and often unknown structure. Statistical properties of the data provide useful biases to model interdependencies and are leveraged by correlation and covariance-based networks as well as by processing pipelines relying on principal component analysis (PCA). However, PCA and its temporal extensions suffer instabilities in the covariance eigenvectors when the corresponding eigenvalues are close to each other, making their application to dynamic and streaming data settings challenging. To address these issues, we exploit the analogy between PCA and graph convolutional filters to introduce the SpatioTemporal coVariance Neural Network (STVNN), a relational learning model that operates on the sample covariance matrix of the time series and leverages joint spatiotemporal convolutions to model the data. To account for the streaming and non-stationary setting, we consider an online update of the parameters and sample covariance matrix. We prove the STVNN is stable to the uncertainties introduced by these online estimations, thus improving over temporal PCA-based methods. Experimental results corroborate our theoretical findings and show that STVNN is competitive for multivariate time series processing, it adapts to changes in the data distribution, and it is orders of magnitude more stable than online temporal PCA.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل سازی فعل و انفعالات مکانی مکانی در سری زمانی چند متغیره برای پردازش مؤثر آنها مهم است ، اما به دلیل ساختار نامنظم و غالباً ناشناخته آنها چالش برانگیز است.خصوصیات آماری داده ها تعصبات مفیدی را برای مدل سازی وابستگی های متقابل فراهم می کند و توسط شبکه های همبستگی و مبتنی بر کواریانس و همچنین با پردازش خطوط لوله با تکیه بر تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) اعمال می شود.با این حال ، PCA و پسوندهای موقتی آن در مواردی که مقادیر ویژه مربوطه به یکدیگر نزدیک هستند ، ناپایداری ها را در بخش های ویژه کواریانس متحمل می شوند و کاربرد آنها را برای تنظیمات داده های پویا و پخش کننده به چالش می کشد.برای پرداختن به این موضوعات ، ما از قیاس بین PCA و فیلترهای حلقوی نمودار برای معرفی شبکه عصبی کواریانس مکانی (STVNN) سوء استفاده می کنیم ، یک مدل یادگیری رابطه ای که بر روی ماتریس کواریانس نمونه از سری زمانی کار می کند و از همبستگی های فضایی مکانی مشترک استفاده می کند تا داده ها را مدل کند.بشربرای تنظیم تنظیمات جریان و غیر ثابت ، ما یک به روزرسانی آنلاین از پارامترها و ماتریس کواریانس نمونه را در نظر می گیریم.ما ثابت می کنیم که STVNN برای عدم قطعیت های معرفی شده توسط این برآوردهای آنلاین پایدار است ، بنابراین روشهای مبتنی بر PCA را بهبود می بخشد.نتایج تجربی یافته های نظری ما را تأیید می کند و نشان می دهد که STVNN برای پردازش سری زمانی چند متغیره رقابتی است ، با تغییرات در توزیع داده ها سازگار است و این سفارشات از نظر بزرگی نسبت به PCA موقتی آنلاین 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
