时间序列深度学习模型用于随处可见的表格数据,具有独特的3D张量器操纵

Adaleta Gicic1, Dženana Đonko1, Abdulhamit Subasi2,3

  • 1Faculty of Electrical Engineering, University of Sarajevo, 71000 Sarajevo, Bosnia and Herzegovina.

Entropy (Basel, Switzerland)
|September 27, 2024
PubMed
概括

本研究介绍了一种新的深度学习 (DL) 方法,使用堆叠双向长期短期记忆 (LSTM) 网络和表格数据的3D张量模型. 该方法实现了竞争性性能,即使是小数据集,为大数据集提供快速培训.