Deep Evidential Regression

ProbFM: Qeyri-Müəyyənlik Ayrışdırmalı Ehtimallı Zaman Sırası Təməl Modeli

ProbFM (Probabilistic Foundation Model), zaman sırası proqnozlaşdırılmasında yalnız bir nöqtə proqnozu yaratmaq əvəzinə proqnoz qeyri-müəyyənliyini epistemik və aleatorik komponentlərə ayırmağı məqsəd qoyan, Deep Evidential Regression (DER) və Normal-Inverse-Gamma (NIG) paylanmasından istifadə edən ehtimallı zaman sırası çərçivəsidir.

Your experience on this site will be improved by allowing cookies Cookie Policy

ProbFM: Qeyri-Müəyyənlik Ayrışdırmalı Ehtimallı Zaman Sırası Təməl Modeli

Qorxu və Qıtlıqlar: Enerji Bazarlarında Geosiyasi Riskin və Təklif Kəsintilərinin Müəyyənləşdirilməsi

Pul Siyasətinin Effektivliyi və Bank Faiz Dərəcəsi Kanalı Vasitəsilə Natamam Monetar Transmissiya

Sistemik Nəzəriyyədən Səbəbiyyət Sübutuna: İnteqrasiya olunmuş Reallıq Nəzəriyyəsi (IRT) üçün Metodoloji Körpü kimi Prosesin İzlənməsi

Thoothoor Panchayat Ərazisindəki Matriculation School Müəllimlərində İş Məmnunluğunu Müəyyən Edən Amillər

Malavidə Eyni Vaxtda Uşaq Qeyri-kafi Qidalanma Göstəriciləri: Üçdəyişənli Logistik Reqressiyanın Tətbiqi