تطبيقات LMU

حل مشاكل السلسلة الزمنية بشكل أكثر دقة وفعالية باستخدام LMUS أثبتت LMUs أنها تولد تمثيلات مضغوطة ومثلى للمعلومات الزمنية. يسمح ذلك باستخدام تمثيلاتها الفعالة والمتغيرة الحجم لحل مشكلات العالم الحقيقي بشكل أفضل من الأساليب البديلة ، بما في ذلك LSTMs و GRUs والمحولات. يمكن تدريب وحدات LMU ونشرها باستخدام تقنيات التعلم العميق التقليدية على الأجهزة التي لديك بالفعل ، أو يمكن نشرها على الأجهزة العصبية أو المسرعات العصبية لتوفير الطاقة بشكل كبير.

لقد عملنا مع العديد من العملاء لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على LMU لحل مشاكل التسلسل الزمني الخاصة بهم بشكل أكثر دقة وكفاءة من أي حل آخر في السوق اليوم. لضمان حصول العملاء على أفضل النتائج ، غالبًا ما نبدأ بتطبيق أحدث التقنيات القياسية أولاً ، كخط أساس للمقارنة بها. لا يزال يتعين علينا العثور على تطبيق متسلسل زمني لا تكون فيه الهندسة القائمة على LMU هي الخيار الأفضل. هذا صحيح سواء كان العميل يركز على المشاكل في الرعاية الصحية أو التصنيع أو الأمن السيبراني أو الروبوتات أو الصيانة التنبؤية أو التنبؤ المالي أو معالجة بيانات أجهزة الاستشعار أو التعرف على الكلام.