عنوان المقالة:
التنبؤ بالزوار المميزين للمجلة بناء على صفات متعددة التباين باستخدام الشبكة العصبية المغزلية
ملخص:
التنبؤ لازم في العديد من المشكلات، احداها التنبؤ بالزوار المميزين للمجلة الالكترونية. وعلى الرغم من أن التنبؤ لا يمكن أن ينتج تنبؤات دقيقة، إلا أن استخدام الأسلوب الصحيح يمكن أن يقلل من أخطاء التنبؤ. في هذا البحث، تم اجراء التنبؤ باستخدام طريقة التعلم العميق، والتي تستخدم لمعالجة بيانات ثنائية الأبعاد، وتحديداً الشبكة العصبية المغزلية CNN. إن الشبكة العصبية المغزلية ذات البعد الواحد تأتي بميزة استخراج رقم التعريف الملائمة للتنبؤ بمشكلات السلسل الزمنية لأرقام التعريف. تهدف هذه الدراسة لتحديد أفضل معمارية وزيادة عدد الطبقات الخفية والعصبونات على نتائج التنبؤ بالشبكة العصبيىة المغزلية. إن أداء الشبكة العصبية المغزلية تم قياسه باستخدام المتوسط الجذري لمربع الخطأ ي سيناريوهات معمارية عديدة. وبناء على نتائج الدراسة، تم الحصول على أفضل النتائج بقيمة 2,314 للمتوسط الجذري لمربع الخطأ باستخدام معمارية ذات طبقتين خفيتين و64 عصبون في النموذج 1. في غضون ذلك، الأثر الكبير لزيادة عدد الطبقات المخفية على قيمة المتوسط الجذري لمربع الخطأ وجد فقط في النموذج 1 باستخدام 64 أو 256 عصبون [2025، SNAA]
بيانات المقالة:
كود البحث الرقمي: SNAA