1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Başlık:	Застосування архітектур на основі механізму самоуваги для прогнозування часових рядів
Diğer Başlıklar:	Using architectures based on the self-attention mechanism for time series forecasting
Yazarlar:	Костецький, О. Kostetskyi, O.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Bibliographic description (Ukraine):	Костецький О. Застосування архітектур на основі механізму самоуваги для прогнозування часових рядів / Костецький О. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 351–352. — (Хімічна та біоінженерія).
Bibliographic reference (2015):	Костецький О. Застосування архітектур на основі механізму самоуваги для прогнозування часових рядів // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 351–352.
Bibliographic citation (APA):	Kostetskyi, O. (2026). Zastosuvannia arkhitektur na osnovi mekhanizmu samouvahy dlia prohnozuvannia chasovykh riadiv [Using architectures based on the self-attention mechanism for time series forecasting]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 351-352. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Kostetskyi O. (2026) Zastosuvannia arkhitektur na osnovi mekhanizmu samouvahy dlia prohnozuvannia chasovykh riadiv [Using architectures based on the self-attention mechanism for time series forecasting]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 351-352 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026 Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
Conference/Event:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Journal/Collection:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Yayın Tarihi:	24-Nis-2026
Date of entry:	10-Haz-2026
Yayıncı:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	24-25 квітня 2026 р. 24-25 April 2026
Supervisor:	Цебрій, Олексій Романович Tsebrii, O. R.
UDC:	621.326
Anahtar kelimeler:	часові ряди машинне навчання механізм самоуваги time series machine learning self-attention mechanism
Number of pages:	2
Page range:	351-352
Start page:	351
End page:	352
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52290
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
References (Ukraine):	1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998-6008. 2. Zhou, H., Zhang, S., Peng, J., Zhang, S., Li, J., Xiong, H., & Zhang, W. (2021). Informer: Beyond efficient transformer for long sequence time-series forecasting. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(12), 11106-11115. 3. Wen, Q., Zhou, T., Zhang, C., Chen, W., Ma, Z., Yan, J., & Sun, L. (2022). Transformers in time series: A survey. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 3778-3786.
References (International):	1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998-6008. 2. Zhou, H., Zhang, S., Peng, J., Zhang, S., Li, J., Xiong, H., & Zhang, W. (2021). Informer: Beyond efficient transformer for long sequence time-series forecasting. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(12), 11106-11115. 3. Wen, Q., Zhou, T., Zhang, C., Chen, W., Ma, Z., Yan, J., & Sun, L. (2022). Transformers in time series: A survey. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 3778-3786.
Content type:	Conference Abstract
Koleksiyonlarda Görünür:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.