加载资源import numpy as np
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F加载数据：加载《安娜·卡列尼娜》文本文件并将其转换为整数(根据自己的需求，上传文件)。# open text file and read in data as `text`
with open('data/anna.txt'
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2024-07-16 07:10:22
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文章目录1.数据集2.数据读取和预处理番外：语言模型初窥3.定义网络4.训练模型5.测试模型6.可视化 1.数据集由于计算资源的限制，本文选取的是英文小说《小王子》来进行训练。而且只选取了其5/25章来训练，模型可谓相当小，但是麻雀虽小五脏俱全。数据集下载（已经设置了不需要积分）：。本文语言模型效果：2.数据读取和预处理没有下载好torchtext的，自己pip install 一下。from
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2024-10-10 17:29:22
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文章目录1. 长短期记忆1.1 输入门、遗忘门和输出门1.2 候选记忆细胞1.3 记忆细胞1.4 隐藏状态2. 读取数据集3. 从零开始实现3.1 初始化模型参数4. 定义模型4.1 训练模型并创作歌词5 简洁实现小结 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. 长短期记忆LSTM 中
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2024-03-03 12:12:04
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论文解读 ——TimesNet 模型论文一：TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS 论文：https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oqtu文章解读本文是2023年2月ICLR发表出来的一篇关于深度学习的预测模型，该模型围绕时序变化建模展开，设计提出了时序基础模型TimesN
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2024-06-04 19:45:57
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# PyTorch LSTM 时序预测
近年来，时序数据的分析和预测在金融市场、气象预报、健康监控等众多领域都得到了广泛的应用。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够处理和预测序列数据。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM 模型进行时序预测。
## 什么是 LSTM？
LSTM 是由 Hochreiter
0. LSTM用于时间序列预测LSTM因其具有记忆的功能，可以利用很长的序列信息来建立学习模型，所以用它来进行时间序列的预测会很有优势。在实际工程中用LSTM进行时间序列的预测主要有两个难点：一是前期对数据的处理，二是初始模型的搭建。对数据的处理无论是单步、多步、单变量还是多变量都会用到滑动窗口来处理数据，具体处理的方法后面会进行阐述；而对模型的搭建则要根据要解决的问题，原始数据的情况等，对模型的
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2023-10-08 11:42:29
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为了解决传统RNN无法长时依赖问题，RNN的两个变体LSTM和GRU被引入。LSTMLong Short Term Memory，称为长短期记忆网络，意思就是长的短时记忆，其解决的仍然是短时记忆问题，这种短时记忆比较长，能一定程度上解决长时依赖。 上图为LSTM的抽象结构，LSTM由3个门来控制，分别是输入门、遗忘门和输出门。输入门控制网络的输入，遗忘门控制着记忆单元，输出门控制着网络的输出。最为
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2023-09-17 11:57:46
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# LSTM Attention 时序预测 PyTorch 实现指南
## 引言
LSTM（长短期记忆）模型是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，而注意力机制能够提高模型对关键信息的关注程度。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM Attention 模型来进行时序预测。我们假设读者已经对 Python 和 PyTorch 有一定的了解。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤
原创
2023-12-14 07:06:29
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# 使用简单移动平均法预测时序数据：Python 实战指南
在数据科学和金融分析中，预测时序数据的技术非常重要。简单移动平均法(SMA)是一种基础且易于理解的方法。在本文中，我们将通过一个分步的指导，教你如何使用 Python 实现简单移动平均法预测时序数据。
## 一、整体流程
首先，让我们梳理一下实现过程的各个步骤，方便你有一个清晰的理解。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
原创
2024-10-08 04:28:05
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# 使用PyTorch进行天气时序预测的LSTM模型实战
在这篇文章中，我们将通过PyTorch构建一个简单的LSTM模型来进行天气的时序预测。以下是整个流程的概览和具体实现步骤。
## 整个流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建LSTM模型 |
| 4 | 定义损失
原创
2024-10-30 05:17:02
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作者：唐翊国，开发者生态资深经理，GE数字集团23年工作经验，长期在杜邦、欧文斯科宁、庄信万丰等从事制造业信息化工作，规划、实施了大量MES、SAP ERP、LIMS、BPM等项目，积累了丰富的制造业数字化转型经验。 本博客将带领您逐步创建您的Predix时序数据（Time Series）服务实例，您想要更多了解Predix时序数据（Time Series）服务，请参考我们的技术文章如果
大家好，今天和各位分享一下如何使用循环神经网络 LSTM 完成有多个特征的气温预测。1. 导入工具包我使用GPU加速计算，没有GPU的朋友可以把调用GPU的代码段去掉。import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import pandas as pd
im
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2023-10-05 18:15:57
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Facebook时间序列预测算法模型-prophetprophet(先知)是Facebook开源的一个时间序列预测算法。其是基于时间序列分解和机器学习的拟合来做的，其中在拟合模型的时候使用了pyStan这个开源工具，因此能够在较快的时间内得到需要预测的结果。prophet的算法里面考虑了四项，分别为：趋势项、季节项、剩余项和节假日效应。其中为趋势项，表示时间序列在非周期上面的变化趋势。为周期项或季
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2024-01-16 18:40:55
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作者 | 张凯 论文标题Model Rubik's Cube:Twisting Resolution, Depth and Width for TinyNets(NeurIPS 2020)代码（即将开源）：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones/tree/main/tinynet本文亮点1.全面分析了在减小网络计算量时，减小
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2024-04-23 10:50:21
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本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据信息消失问题。在数学上，LSTM结...
原创
2024-05-12 14:13:38
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深度学习应用方面繁多，涉及的知识、函数众多，本文只针对时序神经网络模型，并且是基于数据的回归问题进行阐述与解析，不涉及图像、文本等应用场景的介绍。首先是引入库引入库：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.kera
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2024-03-26 11:45:06
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先附上张玉腾大佬的内容，我觉得说的非常明白，原文阅读链接我放在下面，方面大家查看。LSTM的输入与输出：output保存了最后一层，每个time step的输出h，如果是双向LSTM，每个time step的输出h = [h正向, h逆向] (同一个time step的正向和逆向的h连接起来)。h_n保存了每一层，最后一个time step的输出h，如果是双向LSTM，单独保存前向和后向的最后一个
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2024-06-24 18:30:35
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文章目录1. 基本概念2. 使用分布式训练模型2.1 初始化进程组2.2 分布式训练数据加载2.3 模型分布式封装2.4 启动分布式训练2.4.1 mp.spawn2.4.2 launch/run3. 分布式做evaluation4. 常用函数参考 1. 基本概念rank 进程号，在多进程上下文中，我们通常假定rank 0是第一个进程或者主进程，其它进程分别具有1，2，3不同rank号，这样总共
使用基于模板匹配的方法，对于速率发生变化的模式，需要用新的对速率要求松散的方法，DTW方法为一种广泛使用的方法。 此外，基于模板的方法也有MEI方法（Measured Equation of invariance）、MHI方法（OpenCV使用了-Forward-Backward MHI (before and after t
https://paperswithcode.com/sota/time-series-forecasting-on-etth2-48?p=informer-beyond-efficient-transformer-for 时序数据预测 https://colab.research.google.c
原创
2023-10-31 14:16:49
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