HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التحويل الشكلي المُتَمَدِّد العشوائي: نهج جديد لشكلات السلاسل الزمنية

Antoine Guillaume Christel Vrain Elloumi Wael

الملخص

تُستخدم خوارزميات الشكل (Shapelet-based) على نطاق واسع في تصنيف السلاسل الزمنية بفضل سهولة تفسيرها، ولكنها في الوقت الراهن تُتفوّق عليها الطرق الحديثة الأفضل من حيث الأداء. نقدّم صيغة جديدة لشكل السلاسل الزمنية تشمل مفهوم التمدد (dilation)، ونُقدّم ميزة شكل جديدة لتعزيز قدرتها التمييزية في التصنيف. أظهرت التجارب التي أُجريت على 112 مجموعة بيانات أن طريقة التصنيف الجديدة تتفوّق على الخوارزمية الحالية الأفضل من حيث الأداء في تصنيف الأشكال، وتحقيق دقة مماثلة للطرق الحديثة المتطورة، دون التضحية بالقابلية للتوسع (scalability) أو سهولة التفسير.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp