卷积中的步长：Strided convolutions例子：用 3x3 的过滤器对 7x7 的矩阵进行卷积，得到了一个 3x3 的输出输入和输出的维度间的关系可以用以下的方程进行表示： 如果你有一个 n x n 大小的图像，用一个f x f大小的过滤器对这个图像进行卷积，对图像使用p层填充(padding)，并假设步长为s (strided)。由于每次要移动s步长，而不是一步一步进行，所
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2024-08-05 11:05:45
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LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名
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2024-04-01 09:41:51
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循环神经网络（RNN）跟前面介绍的卷积神经网络区别很大，卷积神经网络主要是处理空间信息，每层提取不同的特征，而RNN是处理时序信息的，时序信息就是说将一段文字或者声音等看作是一段离散的时间序列，按照时间进行输出的一种模型，本节主要介绍如何处理自然语言(Natural Language Processin
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2024-04-07 21:22:53
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程序是由多条指令构成的，程序的运行便是cpu一条一条执行程序指令的过程。一条指令的执行过程大致可以分为加载指令，翻译指令，加载数据，执行运算，更新数据几个阶段，每个阶段都由单独的运算单元去执行。为了提高性能，各阶段是并行执行的，即当前指令的流程到了执行运算阶段，下一条指令的流程有可能已经到了加载数据阶段。这样做至少有两个优点：单元复用和并行执行。即使同一个阶段，多条指令流程也是可以并行执行的，如执
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2024-09-30 06:17:51
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# Pytorch LSTM多步时间序列预测
在时间序列预测中，LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络是一种非常强大的工具，特别适用于处理长期依赖关系和记忆问题。本文将介绍如何使用Pytorch实现一个LSTM模型来进行多步时间序列预测。
## LSTM简介
LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，通过引入门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LS
原创
2024-07-05 04:05:52
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负荷预测 | Matlab基于CNN-GRU-Attention多变量时间序列多步预测
原创
2024-08-01 16:43:53
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负荷预测 | Matlab基于CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列多步预测
原创
2024-09-14 17:43:11
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时序预测 | Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测
原创
2024-06-26 16:27:13
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负荷预测 | Matlab基于CNN-LSTM-Attention多变量时间序列多步预测
原创
精选
2024-07-24 11:06:56
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卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等. 本文介绍可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用
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2023-10-10 11:30:20
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1. 什么是RNN模型
RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.
RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的
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2024-04-08 12:06:48
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各位朋友大家好，今天来讲一下LSTM时间序列的预测进阶。 现在我总结一下常用的LSTM时间序列预测：1.单维单步（使用前两步预测后一步） 可以看到trainX的shape为 (5,2) trainY为(5,1) 在进行训练的过程中要将trainX reshape为 (5,2,1)(LSTM的输入为 [samples, timesteps, features] 这里的timesteps为步数，fea
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2024-01-08 13:58:17
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【1. 概要】论文针对的是时序预测问题（Time series forecasting，TSF），根据时间序列的特点创新性地提出了一个多层的神经网络框架sample convolution and interaction network（SCINet）用于时序预测。模型在多个数据集上都展示了其准确率上的优越性，且时间成本相对其他模型（如时序卷积网络TCN）也更低。本篇论文工作包含以下几点：说明了T
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2024-05-08 21:58:26
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多元时间序列预测的时间模式注意题目：Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting作者：Shun-Yao Shih, Fan-Keng Sun, Hung-yi Lee来源：Machine Learning (cs.LG)Submitted on 12 Sep 2018 (v1), last revised 2
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2024-04-08 10:37:53
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<title>Multi-Step
原创
2024-09-16 20:58:13
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1简介近年来，随着机器学习与深度学习的发展，以及 Amazon SageMaker(https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/)等机器学习平台的成熟，数据科学家们不再需要关心底层的基础设施及构建复杂的训练与推理环境，从而可以把主要的时间与精力放在数据与算法本身。在机器学习变得更容易的今天，越来越多的传统行业已经开始使用机器学习算法来解决现实中的问题，降低成本及提升效率
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2024-05-10 12:34:07
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一次性多步预测，也可以逐步预测
原创
2022-10-29 00:27:36
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背景介绍在常见的卷积神经网络中，采样几乎无处不在，以前是max_pooling，现在是strided卷积。以vgg网络为例，里面使用到了相当多的max_pooling输入侧在左面（下面是有padding的，上面是无padding的），可以看到网络中用到了很多2x2的pooling同样，在做语义分割或者目标检测的时候，我们用到了相当多的上采样，或者转置卷积典型的fcn结构，注意红色区分的decovo
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2024-08-08 12:11:36
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相信很多人和我一样，在学习深度学习的时候会发现五花八门的各种模型名称，搞到头皮发麻，所以这次就打算简单介绍一下各种CNN的改进版本，在后续会对部分模型做详细分析介绍。第一个要介绍的是LeNet，诞生于1998年，可以说它就是我们入门时学习的卷积神经网络，包含了最基本的卷积层、池化层、全连接层。第二个是AlexNet，和LeNet相比，使用了ReLU作为激活函数（验证了效果在较深网络超过了sigmo
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2024-04-08 10:27:46
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目录单步预测与多步预测的联系多步预测方法（1）Direct Multi-step Forecast Strategy （直接多步预测策略）（2）Recursive Multi-step Forecast （递归多步预测策略）（3）Direct-Recursive Hybrid Strategies（直接递归混合多步预测策略）预测模式单步预测与多步预测的联系 &nb
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2023-10-19 08:06:23
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