Deep learning in time series analysis

• Verfasst von: Gharehbaghi, Arash [VerfasserIn]
• Titel: Deep learning in time series analysis
• Verf.angabe: Arash Gharehbagh
• Ausgabe: First edition.
• Verlagsort: Boca Raton
• Verlag: CRC Press
• Jahr: 2023
• Umfang: 1 online resource.
• Fussnoten: Includes bibliographical references and index. - Print version record
• ISBN: 978-0-429-32125-2
• ISBN: 0-429-32125-2
• ISBN: 978-1-000-91143-5
• ISBN: 1-000-91143-8
• ISBN: 978-1-000-91140-4
• ISBN: 1-000-91140-3
• Datenträger: Online-Ressource
• Sprache: eng
• Bibliogr. Hinweis: Erscheint auch als : Druck-Ausgabe
• Sach-SW: COMPUTERS / Data Modeling & Design
• Sach-SW: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General
• Sach-SW: Deep learning (Machine learning)
• Sach-SW: Time-series analysis ; Data processing
• K10plus-PPN: 1859055761
• K10plus-PPN:
  Universitätsbibliothek
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• Lokale URL UB: Bibliothek der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg
• Bibliothek/Idn: UW / m4373585725
• Lokale URL Inst.: Zum Volltext

Abstract

"The concept of deep machine learning becomes easier to understandable by paying attention to the cyclic stochastic time series and a time series whose content is non-stationary not only within the cycles, but also over the cycles as the beat to beat variations. This book introduces original deep learning methods for classification of such the time series using proposed clustering methods as the learning tools at the deep level"--