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Beschreibung
This book provides an end-to-end, practice-oriented path from fundamental deep-learning concepts to state-of-the-art sequence models for time series, with a sustained focus on energy use cases. Readers learn how to formulate forecasting problems, engineer data pipelines, select and train neural architectures (RNNs, attention-based seq2seq, CNNs, and Transformers), and evaluate models with robust Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
11.11.2026
Sprache
Englisch
EAN
9789819238996
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Power Systems
Sonderedition
Nein
Autor
Xiufeng Liu
Seitenanzahl
502
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
From RNNs to Transformers: Building Production-Ready Forecasters
Schlagwörter
deep learning for time series forecasting, electricity load forecasting models, renewable power generation forecasting, transformer models for time series, sequence-to-sequence attention forecasting, probabilistic forecasting and uncertainty
Thema-Inhalt
THY - Energieerzeugung und -verteilung
TH - Energietechnik, Elektrotechnik und Energiemaschinenbau
UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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