LSTM

О разработке гибридных нейросетевых моделей в задачах прогнозирования временных рядов

О разработке гибридных нейросетевых моделей в задачах прогнозирования временных рядов

Автор статьи: Е.В. Пучков Последнее время нейронные сети продемонстрировали впечатляющие результаты при решении прикладных задач анализа данных. Как и любой метод, искусственные нейронные сети имеют свои достоинства и недостатки. К главному достоинству нейронных сетей относится их способность эффективно строить нелинейные зависимости, точно описывающие исходные данные. Другими достоинствами являют... Читать полностью...

Разработка системы хранения ансамблей нейросетевых моделей

Разработка системы хранения ансамблей нейросетевых моделей

Авторы статьи: Пучков Е.В., Терехов С. Введение Важным инструментов в работе специалиста по анализу данных и машинному обучению является программное обеспечение для организации экспериментов. Прежде всего это связано с большим количеством этапов в обработке данных и спецификой их осуществления. В ходе работы был спроектирован и разработан прототип системы хранения ансамблей нейросетевых моделей, о... Читать полностью...