Прогнозування часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж

Рибалко, В. А.; Акименко, А. М.

dc.contributor.author	Рибалко, В. А.
dc.contributor.author	Акименко, А. М.
dc.date.accessioned	2021-11-19T07:43:47Z
dc.date.available	2021-11-19T07:43:47Z
dc.date.issued	2021
dc.identifier.uri	http://ir.stu.cn.ua/123456789/24361
dc.description	Рибалко, В. А. Прогнозування часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж / В. А. Рибалко ; наук. кер. А. М. Акименко // Новітні технології у науковій діяльності і навчальному процесі : зб. тез Всеукр. наук.-практ. конф. студентів, аспірантів та молодих учених (м. Чернігів, 18-19 берез. 2021 р.) : збірник тез доп. – Чернігів : НУ «Чернігівська політехніка», 2021. – С. 122-124.	en_US
dc.description.abstract	Рекурентна нейронна мережа (РНС) - це тип ІНС, який добре підходить для вирішення завдань, пов'язаних з тимчасовими рядами. РНС крок за кроком обробляє тимчасову послідовність даних, перебираючи її елементи і зберігаючи внутрішній стан, отримане при обробці попередніх елементів. Ми будемо використовувати спеціалізований шар РНС, який називається «Довга короткострокова пам'ять» (англ. Long Short-Term Memory, LSTM).	en_US
dc.language.iso	uk	en_US
dc.publisher	Чернігів : НУ "Чернігівська політехніка"	en_US
dc.subject	прогнозування	en_US
dc.subject	часовий ряд	en_US
dc.subject	рекурентні нейронні мережі	en_US
dc.title	Прогнозування часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж	en_US
dc.type	Working Paper	en_US