Generative time series model based on encoder-decoder architecture

Authors: Nadezhda Nedashkovskaya, Dmytro Androsov

Contributors: ELAKPI

Source: Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï, Iss 1 (2022)

Subject Terms: латентний простір, nonstationary time series, рекурентна нейронна мережа типу GRU, прогнозування, варіаційний автокодувальник, prediction, QA75.5-76.95, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, neural ordinary differential equation, GRU recurrent neural network, latent space, Electronic computers. Computer science, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, variational autoencoder, нестаціонарний часовий ряд, нейронне звичайне диференціальне рівняння, 0105 earth and related environmental sciences

File Description: application/pdf

Access URL: https://doaj.org/article/adfcd0ea8bfa4c0f8b16bee4beca8de6
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/51021

Generative time series model based on encoder-decoder architecture

Source: System research and information technologies; No. 1 (2022); 97-109
Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2022); 97-109
Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2022); 97-109

Subject Terms: латентний простір, nonstationary time series, прогнозирование, рекурентна нейронна мережа типу GRU, вариационный автокодировщик, прогнозування, варіаційний автокодувальник, prediction, neural ordinary differential equation, GRU recurrent neural network, latent space, латентное пространство, рекуррентная нейронная сеть типа GRU, variational autoencoder, нестаціонарний часовий ряд, нейронное обыкновенное дифференциальное уравнение, нестационарный временной ряд, нейронне звичайне диференціальне рівняння

File Description: application/pdf

Access URL: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/259236