ترجمه مقاله یادگیری عمیق برای تحلیل سری های زمانی

قیمت خرید این محصول

۲۷,۰۰۰ تومان

دانلود رایگان نمونه دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

یادگیری عمیق برای تحلیل سری های زمانی

عنوان انگلیسی

Deep Learning for Time-Series Analysis

صفحات مقاله فارسی

14

صفحات مقاله انگلیسی

13

سال انتشار

2017

فرمت مقاله انگلیسی

PDF

فرمت ترجمه مقاله

ورد تایپ شده و pdf

کد محصول

9644

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول

ترجمه شده است ✓

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول

ترجمه نشده است ☓

وضعیت ترجمه منابع داخل متن

به صورت عدد درج شده است ✓

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

به صورت عکس، درج شده است

بیس

نیست ☓

مدل مفهومی

ندارد ☓

پرسشنامه

ندارد ☓

متغیر

دارد ✓

رشته های مرتبط با این مقاله

مهندسی کامپیوتر

گرایش های مرتبط با این مقاله

مهندسی الگوریتم ها و محاسبات، هوش مصنوعی

دانشگاه

دانشگاه کایزرسلاوترن، آلمان

کلمات کلیدی

شبکه های عصبی مصنوعی، یادگیری عمیق، سریهای زمانی

کلمات کلیدی انگلیسی

Artificial Neural Networks - Deep Learning - Time-Series

۰.۰ (بدون امتیاز)

امتیاز دهید

فهرست مطالب

چکیده
مقدمه
شبکه عصبی مصنوعی
مروری برادبیات
یادگیری عمیق برای مدلسازی سریهای زمانی
یادگیری عمیق برای طبقه بندی سریهای زمانی
GAF
MTF
اجرای طبقه بندی با تصاویر تولید شده
یادگیری عمیق برای تشخیص آنومالی سریهای زمانی
نتیجه گیری

نمونه چکیده متن اصلی انگلیسی

Abstract

In many real-world application, e.g., speech recognition or sleep stage classification, data are captured over the course of time, constituting a Time-Series. Time-Series often contain temporal dependencies that cause two otherwise identical points of time to belong to different classes or predict different behavior. This characteristic generally increases the difficulty of analysing them. Existing techniques often depended on hand-crafted features that were expensive to create and required expert knowledge of the field. With the advent of Deep Learning new models of unsupervised learning of features for Time-series analysis and forecast have been developed. Such new developments are the topic of this paper: a review of the main Deep Learning techniques is presented, and some applications on Time-Series analysis are summaried. The results make it clear that Deep Learning has a lot to contribute to the field.

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده
در بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی، مثلاً بازشناسی گفتار یا طبقه بندی مرحله خواب، داده ها طی یک دوره زمانی بدست آمده و سریهای زمانی را تشکیل می دهند. سریهای زمانی اغلب حاوی وابستگی های زمانی هستند که موجب می شوند نقاط زمانی متفاوت (غیر یکسان) به کلاس های متفاوت تعلق داشته باشند یا رفتار متفاوتی را پیش بینی نمایند. به طور کلی، این ویژگی مشکلات تجزیه و تحلیل آنها را افزایش می دهد. تکنیک های موجود اغلب وابسته به ویژگیهای دستی (ساخته شده با دست) هستند که ساخت آنها هزینه بر و نیازمند دانش خبره و تخصصی از فیلد بود. با ظهور یادگیری عمیق، مدلهای جدید یادگیری نظارت نشده برای تحلیل و پیش بینی سریهای زمانی توسعه یافته است. چنین توسعه های جدیدی موضوع این مقاله هستند: تکنیک های اصلی یادگیری عمیق مرور شده و برخی از کاربردهای تحلیل سریهای زمانی جمع بندی شده است. نتایج بدست آمده روشن می کند که یادگیری عمیق، سهم به سزایی در فیلد دارد.

برچسب‌ها: دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی کامپیوتر، دانلود رایگان مقالات انگلیسی هوش مصنوعی