[PBL] - Time Series: Section 2 (RNN, LSTM, GRU, Conv1D, DFT) скачать в хорошем качестве

[PBL] - Time Series: Section 2 (RNN, LSTM, GRU, Conv1D, DFT)

Trong video này, chúng ta sẽ đi sâu vào nền tảng lý thuyết và các kiến trúc Deep Learning cốt lõi để giải quyết bài toán dự báo chuỗi thời gian. Mình sẽ so sánh các mô hình tuần tự phổ biến và giới thiệu cách xử lý tín hiệu hiệu quả. Nội dung chính trong video: Deep Learning Architectures: Phân tích và so sánh chi tiết giữa RNN, LSTM và GRU. Khi nào nên dùng loại nào để học các phụ thuộc dài hạn? Ứng dụng Conv1D (Tích chập 1 chiều) để trích xuất đặc trưng cục bộ và lọc nhiễu nhanh chóng. Signal Processing: Sử dụng DFT (Biến đổi Fourier Rời rạc) để phân tích dữ liệu trong miền tần số, giúp nhận diện tính chu kỳ và mùa vụ (seasonality) ẩn trong dữ liệu. Đây là bước đệm quan trọng trước khi chúng ta đi vào xây dựng các mô hình phức tạp hơn ở các phần sau. [Slide] https://shorturl.at/DQ91x #TimeSeries #DeepLearning #LSTM #RNN #GRU #Conv1D #DFT #DataScience #AI #MachineLearning #PBL