Детектирование трендов модной одежды с обучением нейросети

Прогнозирование модных тенденций является важнейшей задачей как для научных кругов, так и для промышленности. Ранее для решения этой сложной задачи, изучали лишь ограниченные элементы моды с сезонными или простыми узорами, которые вряд ли могли выявить реальные тенденции моды. Стремясь к прогнозированию, эта статья предназначена для исследования четких тенденций в мире моды для определенных групп пользователей. В работу был взят крупномасштабный набор данных о модных тенденциях (FIT). Так же для более эффективного моделирования временных рядов данных была взята модель рекуррентной сети, которая использует преимущество от нейронных сетей при моделировании временных рядом. Обширные эксперименты демонстрируют, что предложенная модель КЕРНА может эффективно улавливать сложные закономерности объективных элементов моды, следовательно, делая предпочтительный прогноз модных тенденций.

Ключевые слова: прогнозирование модных тенденций, анализ моды, прогнозирование временных рядов.