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
Time-series prediction is an active area of research across various fields, often challenged by the fluctuating influence of short-term and long-term factors. In this study, we introduce a feature engineering method that enhances the predictive performance of neural network models. Specifically, we leverage computational topology techniques to derive valuable topological features from input data, boosting the predictive accuracy of our models. Our focus is on predicting wave heights, utilizing models based on topological features within feedforward neural networks (FNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory networks (LSTM), and RNNs with gated recurrent units (GRU). For time-ahead predictions, the enhancements in $R^2$ score were significant for FNNs, RNNs, LSTM, and GRU models. Additionally, these models also showed significant reductions in maximum errors and mean squared errors.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی سری زمانی یک منطقه فعال از تحقیقات در زمینه های مختلف است که اغلب با تأثیر نوسان عوامل کوتاه مدت و بلند مدت به چالش کشیده می شود.در این مطالعه ، ما یک روش مهندسی ویژگی را معرفی می کنیم که عملکرد پیش بینی مدل های شبکه عصبی را تقویت می کند.به طور خاص ، ما از تکنیک های توپولوژی محاسباتی برای به دست آوردن ویژگی های توپولوژیکی ارزشمند از داده های ورودی استفاده می کنیم و باعث افزایش دقت پیش بینی مدل های خود می شویم.تمرکز ما بر پیش بینی ارتفاعات موج ، استفاده از مدل های مبتنی بر ویژگی های توپولوژیکی در شبکه های عصبی Feedforward (FNN) ، شبکه های عصبی مکرر (RNN) ، شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) و RNN ها با واحدهای مکرر دروازه (GRU) است.برای پیش بینی های زمان ، پیشرفت در نمره R^2 $ برای مدل های FNNS ، RNNS ، LSTM و GRU قابل توجه بود.علاوه بر این ، این مدل ها همچنین کاهش قابل توجهی در حداکثر خطاها و میانگین خطاهای مربع نشان دادند.
📚 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
