მაგნიტური (დუშეთი 1935-1989 წ.წ.) მიხრილობის სტატისტიკა და ღრმა თვითსწავლებადი მოდელი

Article Sidebar

Cover

Main Article Content

თ. ქირია
ა. ესაკია
მ. ნიკოლაიშვილი
ე. ლომაძე

ანოტაცია

 ნაშრომში წარმოდგენილია დუშეთის ობსერვატორიის მაგნიტური მიხრილობის საკმაოდ ხანგრძლივ (1935 – 1950 წ.წ., სულ 19332 ანათვალი) მონაცემთა ჯერ სტატისტიკური, ხოლო შემდეგ დღეისათვის ფართოდ გავრცელებული ე. წ. მანქანური სწავლების (ML) მეთოდის შესაძლებლობები.          მოყვანილია ჰიპოთეზები ზოგიერთი გეომაგნეტური პარამეტრისთვის გარკვეული ფარული კანონზომიერებების და პერიოდულობის დასასაბუთებლად. დადგენილია  მაღალი სტატისტიკური მდგრადობის მქონე ე. წ. „მეხსიერებები“.  სწორედ ესაა ეტალონური ნიმუშები, რომელსაც  ე. წ  ადამის ღრმა სწავლების ქსელის  გამოყენებით მიკუთვნების ფუნქციის ასაგებად ვიყენებთ. 

pdf (English)
საკვანძო სიტყვები:
დედამიწის მაგნიტური ველი, Adam Deep Learning ქსელი
გამოქვეყნებული: Oct 11, 2021
DOI: https://doi.org/10.48614/ggs2420212877

Article Details

როგორ უნდა ციტირება
ქირია თ. ., ესაკია ა. ., ნიკოლაიშვილი მ. ., & ლომაძე ე. . (2021). მაგნიტური (დუშეთი 1935-1989 წ.წ.) მიხრილობის სტატისტიკა და ღრმა თვითსწავლებადი მოდელი. საქართველოს გეოფიზიკური საზოგადოების ჟურნალი, 24(1). https://doi.org/10.48614/ggs2420212877
გამოცემა
ტომ. 24 No. 1 (2021): მყარი დედამიწის, ატმოსფეროს, ოკეანისა და კოსმოსური პლაზმის ფიზიკა
სექცია
სტატიები
PKPApplication::getCCLicenseBadge(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0)

წყაროები

Glatzmaiers G.A., Roberts P.H. Three-dimensional self-consistent computer simulation of a geomagnetic field reversal. Nature. 377(6546), Х, 1995, pp. 203–209.

Loshchilov I., Hutter F. Fixing Weight Decay Regularization in Adam. Archives: 1711.05101 v. 2, 2017.

Kingma D.P., Ba J. A Method for Stochastic Optimization. 22 Dec 2014 (v.1), last revised 30 Jan 2017 (this version, v. 9).

Anastasis K. Deep Arbitrage-Free Learning in a Generalized HJM Framework via Arbitrage-Regularization Data". 2020.