COMPARATIVE STUDY OF SURROGATE TECHNIQUES FOR HYPERPARAMETER OPTIMIZATION IN RECURRENT NEURAL NETWORK

Long Short-Term Memory (LSTM) models are a type of recurrent neural network (RNN) well-suited for tasks requiring the model to remember long-term dependencies. This makes them a promising approach for ET rate estimation, as ET is a process that is influenced by various factors that may occur over lo...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلف الرئيسي: HILMI, MUHAMMAD ZAHID
التنسيق: أطروحة
اللغة:English
منشور في: 2023
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:http://utpedia.utp.edu.my/id/eprint/24854/1/2023_PhD%20in%20IT_thesis%20submission_1900298_Muhammad%20Zahid%20bin%20Hilmi.pdf
http://utpedia.utp.edu.my/id/eprint/24854/
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!