Deep Learning in Time Series Analysis /
Contiene: 1) Introducción al aprendizaje; 2) Teoría del aprendizaje; 3) Procesamiento y visualización; 4) Conceptos básicos de la series temporales; 5) Redes neuronales de perceptrón multicapa (MLP) para clasificación de series temporales; 6) Modelos dinámicos para análisis de datos secuenciales; 7)...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
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| Médium: | Kniha |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Boca Ratón, EUA :
CRC Press,
2023, c2023
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| Témata: | |
| On-line přístup: | Ver documento en línea |
| Tagy: |
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| Shrnutí: | Contiene: 1) Introducción al aprendizaje; 2) Teoría del aprendizaje; 3) Procesamiento y visualización; 4) Conceptos básicos de la series temporales; 5) Redes neuronales de perceptrón multicapa (MLP) para clasificación de series temporales; 6) Modelos dinámicos para análisis de datos secuenciales; 7) Agrupación para el aprendizaje a nivel profundo; 8) Red neuronal en crecimiento en el tiempo profundo; 9) Aprendizaje profundo de series temporales cíclicas; 10) Método híbrido para las series temporales cíclicas; 11) Redes neuronales recurrentes (RNN); 12) Redes neuronales convolucionales (CNN). |
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| Fyzický popis: | 1 libro electrónico en línea (XI, 195 p.) 1 recurso en línea |
| Uživatelské určení: | 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos |
| ISBN: | 9780429321252 |
| Přístup: | 3 licencias |