DeepAR
DeepAR adalah model peramalan industri dari Amazon, diperkenalkan oleh Salinas, Flunkert, dan Gasthaus (2017; diterbitkan 2020), yang menggunakan jaringan saraf rekuren autoregresif untuk memperkirakan parameter distribusi probabilitas pada setiap langkah, menghasilkan interval kepercayaan daripada perkiraan titik tunggal. Model ini dapat memodelkan banyak deret waktu terkait secara bersamaan dalam satu model.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ compare
- Prediksi Konformasi untuk Peramalan Deret WaktuEkonometrika↔ compare
- N-HiTSPembelajaran Mendalam↔ compare
- PatchTSTPembelajaran Mendalam↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →