Machine learning
DeepAR
DeepAR הוא מודל החיזוי התעשייתי של אמזון, שהוצג על ידי Salinas, Flunkert ו-Gasthaus (2017; פורסם ב-2020), המשתמש ברשת עצבית רקורנטית אוטורגרסיבית להערכת הפרמטרים של התפלגות הסתברות בכל צעד, ומפיק רווח סמך במקום חיזוי נקודתי יחיד. הוא יכול למדל סדרות עתיות רבות קשורות במשותף בתוך מודל אחד.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Salinas, D., Flunkert, V., Gasthaus, J. & Januschowski, T. (2020). DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks. International Journal of Forecasting, 36(3), 1181–1191. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2019.07.001 ↗
- Salinas, D., Flunkert, V. & Gasthaus, J. (2017). DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks. arXiv:1704.04110. link ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/deepar
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- מודל ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)אקונומטריקה↔ compare
- חיזוי קונפורמי לסדרות עתיותאקונומטריקה↔ compare
- N-HiTSלמידה עמוקה↔ compare
- PatchTSTלמידה עמוקה↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare