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 forecasting is a crucial task that predicts the future values of variables based on historical data. Time series forecasting techniques have been developing in parallel with the machine learning community, from early statistical learning methods to current deep learning methods. Although existing methods have made significant progress, they still suffer from two challenges. The mathematical theory of mainstream deep learning-based methods does not establish a clear relation between network sizes and fitting capabilities, and these methods often lack interpretability. To this end, we introduce the Kolmogorov-Arnold Network (KAN) into time series forecasting research, which has better mathematical properties and interpretability. First, we propose the Reversible Mixture of KAN experts (RMoK) model, which is a KAN-based model for time series forecasting. RMoK uses a mixture-of-experts structure to assign variables to KAN experts. Then, we compare performance, integration, and speed between RMoK and various baselines on real-world datasets, and the experimental results show that RMoK achieves the best performance in most cases. And we find the relationship between temporal feature weights and data periodicity through visualization, which roughly explains RMoK's mechanism. Thus, we conclude that KAN and KAN-based models (RMoK) are effective in time series forecasting. Code is available at KAN4TSF: https://github.com/2448845600/KAN4TSF.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی سری زمانی یک کار مهم است که مقادیر آینده متغیرها را بر اساس داده های تاریخی پیش بینی می کند.تکنیک های پیش بینی سری زمانی به موازات جامعه یادگیری ماشین ، از روشهای اولیه یادگیری آماری گرفته تا روشهای یادگیری عمیق فعلی در حال توسعه است.اگرچه روشهای موجود پیشرفت چشمگیری داشته است ، اما هنوز هم از دو چالش رنج می برند.نظریه ریاضی روشهای مبتنی بر یادگیری عمیق جریان اصلی رابطه روشنی بین اندازه شبکه و قابلیت های مناسب ایجاد نمی کند ، و این روش ها اغلب فاقد تفسیر هستند.برای این منظور ، ما شبکه Kolmogorov-Arnold (KAN) را در تحقیقات پیش بینی سری زمانی معرفی می کنیم ، که دارای خواص ریاضی بهتر و تفسیر است.اول ، ما مخلوط برگشت پذیر مدل کارشناسان KAN (RMOK) را پیشنهاد می کنیم ، که یک مدل مبتنی بر KAN برای پیش بینی سری زمانی است.RMOK از ساختار مخلوط مخلوط برای اختصاص متغیرها به متخصصان KAN استفاده می کند.سپس ، ما عملکرد ، ادغام و سرعت بین RMOK و پایه های مختلف را در مجموعه داده های دنیای واقعی مقایسه می کنیم و نتایج تجربی نشان می دهد که RMOK در بیشتر موارد به بهترین عملکرد دست می یابد.و ما رابطه بین وزن ویژگی های زمانی و تناوب داده را از طریق تجسم مشاهده می کنیم ، که تقریباً مکانیسم Rmok را توضیح می دهد.بنابراین ، نتیجه می گیریم که مدل های مبتنی بر KAN و KAN (RMOK) در پیش بینی سری زمانی مؤثر هستند.کد در KAN4TSF موجود است: https://github.com/2448845600/kan4tsf.
📚 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
