【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总：传送门
卷积神经网络模型（CNN）可以应用于时间序列预测。有许多类型的CNN模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本介绍了在以TF2.1为后端的Keras中如何开发用于时间序列预测的不同的CNN模型。这些模型是在比较小的人为构造的时间序列问题上演示的，模型配置也是任意的，并没有进行调参优化，这些内容会在以后的文章中介绍。先看一下思维导图
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2023-10-11 18:34:45
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怎样才算正确检测到一个目标？什么是IOU：mAP计算方法： 假设针对某一类别的AP情况 TP：预测正确的边界框个数。预测边界框与GT-box的IOU>0.5 FP：假阳性 （ FN就是 把检测对象检测为背景的 那些检测框 的数量，也就是一些被检测错误（F）为负样本（N）的样本，它们本来应该被检测为正样本。 ） FN：漏检 ↑只检测出了一个目标： TP=1 FP=0 Precisinotall
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2023-12-16 13:27:21
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# 使用 PyTorch 进行时序预测的卷积神经网络模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）通常用于图像处理任务，但在某些时序预测任务中，它们也能展现出优异的性能。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的 CNN 时序预测模型，包括代码示例、模型架构，并使用 Mermaid 语法绘制序列图和状态图。
## 什么是时序预测
时序预测（Time Series Prediction）
## 实现PyTorch CNN时间序列预测模型教程
### 整体流程
以下是实现PyTorch CNN时间序列预测模型的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建模型
构建模型 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
```
### 数据准备
首先，我们需要准备时间序列数据作为模型的输入
原创
2024-05-17 03:21:15
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目录pytorch神经网络实现卷积神经网络(CNN)卷积池化(pooling)流行的CNN结构PyTorch搭建CNNRNN循环神经网络LSTM RNNPyTorch实现RNN自编码（Autoencoder）MNIST实战GAN生成对抗网络(Generative Adversarial Networks) pytorch神经网络实现包括CNN、RNN、LSTM等神经网络的介绍以及PyTorch实
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2024-01-04 00:37:11
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本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（long short-term memory，LSTM）。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。1.1、数据集和问题定义 import torch
import torch.nn as nn
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import m
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2023-12-06 16:58:10
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在家浑浑噩噩了几个月这样很颓。最近，用了三天认真的分析了一篇AAAI的会议论文和具体实现情况，这篇论文发表在今年的会议接受，作者来自于中山大学，浙江大学和西交利物浦,论文题目叫Towards Better Forecasting by Fusing Near and Distant Future Visions（强烈推荐国产镜像，基本秒开），代码，代码基于pytorch框架编写。
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2023-10-27 20:38:38
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、数据及文献?1 概述模型预测控制（MPC）的一个被广泛认可的缺点是，它通常只能在慢动态应用中使用，其中采样时间以秒或分钟为单位。实现快速MPC的一种众所周知的技术是
本文约3000字，建议阅读12分钟。本文将通过拆解Prophet的原理及代码实例来讲解如何运用Prophet进行时间序列预测。简介对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？多少人会乘坐飞机旅游？类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。这就是时间序列预测被看作数据科学家必备技能的原因。从预测天气到预测产品的销售情况，时间序列是数据科学体系的
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2023-09-18 21:27:14
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# PyTorch CNN回归预测实现指南
## 1. 简介
在本指南中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现卷积神经网络（CNN）进行回归预测。CNN是一种强大的深度学习模型，可以用于图像处理、语音识别等任务。回归预测是指根据输入数据预测连续数值输出。本文将按照以下步骤进行教学，让你能够轻松上手：
1. 数据准备
2. 构建CNN模型
3. 定义损失函数
4. 定义优化器
5. 训练模型
原创
2024-01-20 09:53:15
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前言随着深度学习的发展，越来越多的CNN结构被提出，使得图像特征的提取变得越发的简单有效。 在这个基础上，与图像相关的“基于图像的人脸重建”也有了长足的进步与发展。但是由于3维模型的数据量过大，如何合理、有效的使用CNN进行人脸重建也存在一个问题。 因此，本文对在近年来相关CNN在三维人脸重建中的应用的文章思路进行总结。 总结的过程中，会把重点放在思路、数据集、网络结构以及相关的loss函数上，因
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2024-04-16 09:51:38
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回归预测其实就是根据数据找出对应的拟合函数，假设我们需要拟合的函数为，也就是给一个x，可以输出一个x^2。第一步产生训练数据与对应标签：生成的训练数据只有一个特征值，每一个数据代表一个样本，因此要扩充一下维度。另外本来标签应该是直接对应label=x.pow(2)，但是考虑到真实数据可能没法一一对应，因此加入一定噪声干扰，当然不加噪声干扰也是可以的。# 样本
x = torch.linspace(
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2023-06-23 00:06:14
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2020年10月5号，依然在家学习。今天是我写的第四个 Pytorch程序， 这一
原创
2022-12-14 16:27:35
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Pytorch深度学习（七）：卷积神经网络（CNN）（基础篇）参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集
卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。一、卷积层（Convolutional Layer）通道（Channel） 正如日常的图片的色彩是由R
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2023-10-08 16:38:52
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1.实现softmax回归模型首先还是导入需要的包 import torch
import torchvision
import sys
import numpy as np
from IPython import display
from numpy import argmax
import torchvision.transforms as transforms
from time im
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2024-08-08 16:55:37
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一、前期准备本文采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别。为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并将最大池化层调整成平均池化层。1. 导入数据import matplotlib.pyplot as plt
import os, PIL
# 设置随机种子尽可能使结果可以重现
import numpy as np
np.random.seed(1)
import tensor
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2024-03-27 07:55:39
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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1.R-CNN论文背景 2. R-CNN算法流程 3. R-CNN创新点一、R-CNN论文背景论文网址https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf RCNN（Region-based Convolutional Neural
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2024-09-14 13:07:46
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