Passer au contenu principal

Blocs

Passer Navigation

Navigation

  • Tableau de bord

    • Accueil du site

    • Pages du site

      • Mes cours

      • Tags

      • FichierІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • URLВибір дисциплін на 2026-2027 навчальний рік

      • URLВибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • URLВибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ForumНовини сайту

      • URLІнструкція - основи роботи з системою Moodle

      • URLЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • DossierНормативна база СЕЗН

      • URLВідновлення пароля

      • FichierПам’ятка для користувача системи Moodle

      • FichierСистема оцінки курсу

      • FeedbackОцінка якості курсу

    • Mes cours

    • Cours

      • Факультети, кафедри

        • Біологічний факультет

        • Економічний факультет

        • Журналістики факультет

        • Інженерний навчально-науковий інститут ім. Ю.М. По...

        • Іноземної філології факультет

        • Математичний факультет

          • Кафедра загальної математики

          • Кафедра загальної та прикладної фізики

          • Кафедра комп'ютерних наук

          • Кафедра прикладної математики і механіки

          • Кафедра програмної інженерії

            • archive

            • Методи інтелектуального аналізу даних

            • Алгоритми та структури даних (Прикладна математика)

            • Технології Big Data

            • Машинне навчання (Математичні основи машинного нав...

            • Проєктування та аналіз обчислювальних алгоритмів

            • C/к Сучасні СУБД (Плюта Н. В.)

            • 2 Програмне забезпечення наукових досліджень (магі...

            • Автоматизоване тестування (Кудін О.В.)

            • Автоматизоване тестування Web-додатків (Кудін О.В.)

            • Адміністрування комп'ютерних систем (Горбенко В.І.)

            • Алгебра та геометрія Дисципліна вільного вибору ст...

            • Нейронні системи і мережі

              • Généralités

              • Змістовий модуль 1

              • Змістовий модуль 2

              • Змістовий модуль 3

              • Змістовий модуль 4

              • Змістовий модуль 5

                • URLПрезентація. Рекурентні нейронні мережі

                • URLЛекція. Рекурентні нейронні мережі

                • URLLSTM нейронні мережі

                • URL Лекція. LSTM мережі

                • DevoirЛабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів

                • URLКонспект. Часові ради

              • Змістовий модуль 6

              • Змістовий модуль 7

              • Змістовий модуль 8

              • Індивідуальне завдання

              • Підсумковий контроль

          • Кафедра фундаментальної та прикладної математики

          • Практична підготовка математичного факультету

          • Інформація, Статистика Математичного факультету

        • Менеджменту факультет

        • Соціальної педагогіки та психології факультет

        • Соцiологiї та управлiння факультет

        • Факультет історії та міжнародних відносин

        • Факультет фізичного виховання, здоров'я та туризму

        • Філологічний факультет

        • Юридичний факультет

      • Аспірантура

      • Науково-технічна позашкільна освіта

      • Відділ доуніверситетської підготовки, профорієнтац...

      • Адміністративний розділ

      • Центр післядипломної освіти та професійних кваліфі...

      • Школа педагогічної майстерності

  • Connexion

Нейронні системи і мережі

Вибір дисциплін Replier Déplier
Вибір дисциплін Replier Déplier
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ
  2. Cours
  3. Факультети, кафедри
  4. Математичний факультет
  5. Кафедра програмної інженерії
  6. Нейронні системи і мережі
  7. Змістовий модуль 5
  8. Лабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів

Лабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів

Conditions d’achèvement

https://docs.google.com/document/d/1hNqZ-3f16gs9s4_MI0LCoPcc8E4zesLIF_3bECyndjU/edit?usp=share_link

Activité précédente
Лекція. LSTM мережі
Activité suivante
Конспект. Часові ради
Résumé de conservation de données
Obtenir l’app mobile