1 、高维数组1.1 回归数据回归数据主要是波士顿房价的数据，连续对应回归#回归数据
import torch
import torch.utils.data as Data
from sklearn.datasets import load_boston,load_iris
import numpy as np
#整个程序的流程如下：
#（1）load_boston:加载数据，得到训练集t
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2023-12-14 21:17:40
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最近，基于 Transformer 的解决方案在长期时间序列预测（LTSF）任务中大量涌现。尽管在过去几年中这些方法的表现不断提升，
目录1.准备可复现的随机数据2.实现并训练模型2.1定义模型2.2搭建并训练模型2.3评估及使用模型 1.准备可复现的随机数据可复现是指：一个程序在相同设备上多次运行，可以得到相同的结果。在调试程序过程中，常使用这种方式来复现问题，方便地找出上一次运行时所出现的问题。 具体做法是，在程序开始时固定torch的随机数种子，并固定numpy的随机数种子。import torch
import num
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2023-12-20 06:04:52
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示例一：可以进行相加的tensorfrom __future__ import print_function
import torch # 找不到torch模块是因为对应的解释器中没有torch模块
# File-Settings-grammer_learning-Project Interpreter:进行更换即可
x=torch.empty((6,1,2))
z=torch.empty((
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2024-01-31 16:06:22
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NeuralProphet是一个基于PyTorch实现的客户友好型时间序列预测工具，延续了2018年Facebook开源预测工具Pr
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2022-08-28 00:29:54
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该项比赛1月15日就已经结赛了，但由于之后进入期末，备考花费了大量的时间，没来得及整理相关内容。现在终于有时间好好回顾比赛，并对这次比赛的过程进行记录。 Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting本次比赛是预测商品销量，给出的训练数据为<单位销量，日期，商店ID，商品ID，推销活动标签>，其中单位销量是待预测值，基本上属于回归问题。同时
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2018-09-26 14:33:00
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变压器在时间序列预测中展示了强大的能力，得益于其全球范围建模的能力。然而，它们在非平稳的真实世界数据上性能可能会严重退化，在这
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2024-07-09 10:31:03
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0.摘要 本文用Transformer来解决时间序列预测问题。尽管性能不错，但还是有两个主要缺点：（1）locality-agnostics： ...
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2021-08-06 16:39:00
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LaneRCNN paper 贡献 | 模型框架 | 具体实现 | 其他需要注意 贡献 LaneRoI：针对于特定智能体的图，其中包括该智能体历史轨迹与周围地图拓扑结构； LaneRCNN：通过编码上下文，建模智能体间交互，利用地图拓扑结构来预测未来轨迹的图中心轨迹预测模型； 1st rank; 模 ...
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2021-07-29 15:52:00
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文献阅读报告-Learning Lane Graph Representations for Motion ForecastingLiang, M. and 6 colleagues 2020.\ Learning Lane Gr
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2024-05-24 11:51:55
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SCINet称为样本卷积交换网络，是一个用于时间序列预测的神经网络模型，其是在Dila
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2022-11-16 19:25:16
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我们提出了一种高效设计的基于Transformer的模型，用于多变量时间序列预测和自监督表示学习。它基于两个关键组件：(i) 将时间序列分割
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2024-07-09 10:31:27
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Read about German grocery customer tegut and their newest unmanned store concept tegut...teo which is looking really cute - and behind the scenes it is SAP Forecas
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2021-09-17 11:24:30
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Kaggle实战Pytorch Forecasting => TemporalFusionTransformer 保姆级0基础代码逐行解析 文章目录Kaggle实战Pytorch Forecasting => TemporalFusionTransformer 保姆级0基础代码逐行解析Loading DataPaydayDerivates from salesCasting and p
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2023-09-23 10:08:57
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创新性概述：通过详细的贡献总结，进一步明确了论文的创新点及其在时间序列预测领域的意义。具体内容增强了非平稳序列的预测能力：通过详细分
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2024-07-09 10:30:51
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SAP Forecasting & Replenishment (SAP F&R) SAP F&R简介SAP Forecasting & Replenishment (SAP F&R) is a key solution which drives efficient inventories ...
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2021-09-17 13:33:49
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PyTorch-Forecasting[1]使用神经网络的时间序列预测对数据科学工作者和研究人员来说都很简单。为什么准确的预测如此重要？
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2024-06-20 14:12:58
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PyTorch-Forecasting是一个非常好用的工具包，就算你不使用它所有的功能，也可以将他提供的一些功能当作巩工具来整合到自己的项目中，如
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2024-05-13 11:23:28
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SAP Forecasting and Replenishment for Retail – A short OverviewSAP零售预测和补货–简要概述General Objectives and Applicability 总体目标和适用范围SAP Forecasting and Replenishment (F&R)
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2021-09-24 17:48:02
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