以下的过程中都是在train模式下进行的，并且没有进行损失计算和梯度更新，
但这个过程中running_mean和running_var会进行更新，所以也验证了
running_mean和running_var只受模型的模式（train模型或eval模型)的影响，
与是否进行反向传播(loss.backward)和梯度更新(optimiter.step)没有关系。
实验一：
1. 标准库函数的参数
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2024-01-29 00:22:03
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1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆状态
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2024-04-02 11:01:22
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每一个训练样本是从时序信号中随机选择20个连续的值，训练样本相对应的目标是一个往下一个时间的方向平移了一个step之后的20个连续值，也就是除了最后一个值不一样，前面的值和训练样本的后19个都一样的一个序列。如下图：首先，我们创建一个RNN网络，它包括 100个循环神经元，由于训练样本的长度为20，所以我们将其展开为20个时间片段。每一个输入包含一个特征值（那一时刻的值）。同样，目标也包含20个输
最近我在进行论文的写作，接下来会将自己做的对比算法分享给大家，以帮助像我一样遇到问题想来上求救的小伙伴们。我采用的数据集为PeMS04和PeMS08，如果有使用相同数据集的小伙伴们可以一起交流。 做到ARIMA对比算法时，发现固定order的ARIMA算法无法做到对所有全时空路网节点的流量进行预测，会出现报错情况。因为路网所有节点的交通流量不一定都符合同一ARIMA参数，便采用auto_arima
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2024-07-29 15:57:28
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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟1.RNN网络2.tensorflow构建mnist-RNN网络2.1导入数据集import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
sess =
pytorch 时序预测是一种利用深度学习框架 PyTorch 进行序列数据分析和未来值预测的技术。这篇文章将详细介绍如何使用 PyTorch 进行时序预测的过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优和生态扩展等内容。
## 背景定位
在众多行业中，时序数据预测可以帮助企业实现更精确的决策，从而减少成本和提高效率。例如，电力公司可以预测未来的电力需求以优化其发电能力。未能有效预测需求可能导致资源浪
# Pytorch进行时序预测的入门指南
时序预测是机器学习中一个重要的领域，特别是在金融、气象等时间敏感的数据领域。使用Pytorch进行时序预测非常简单，下面我会指导你从头到尾实现一个基本的时序预测模型。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解整个流程。以下是实现Pytorch时序预测的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-06 04:07:45
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nn.Linear的理解
nn.Linear是pytorch中线性变换的一个库
在实际应用中，nn.Linear往往用来初始化矩阵，供神经网络使用。view（）方法
我们经常会用到x.view()方法来进行数据维度的变化
传入数字-1，自动对维度进行变换
我们使用-1数字自动计算出了其余的一个维度nn.MSELoss()
MSE: Mean Squared Error（均方误差）torch.opt
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2023-12-03 14:02:13
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完整代码在个人主页简介链接pytorch路径下可找到1 单车预测器1.01.1 人工神经元对于sigmoid函数来说，w控制函数曲线的方向，b控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2 多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3 模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优（如何寻找全局
T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic PredictionAbstract准确、实时的交通预测是智能交通系统的重要组成部分，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。然而，由于受城市路网拓扑结构和动态随时间变化规律的制约，交通预测一直被认为是一个开放的科学问题。为了同时捕获网络的时空相关性，本文提出了一种基于神经网
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2024-02-05 15:42:49
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数据集New Earth | Kaggle1 构建特征集和标签集df_train = pd.read_csv('../input/new-earth/exoTrain.csv') # 导入训练集
df_test = pd.read_csv('../input/new-earth/exoTest.csv') # 导入测试集
from sklearn.utils import shuffle #
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2024-06-10 07:22:38
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# Transformer 时序预测的 PyTorch 实现
最近，Transformer 模型因其在自然语言处理（NLP）和其他序列数据任务中的出色表现而受到广泛关注。虽然最初是为文本生成和翻译设计的，但其强大的特性在时序预测中同样适用。本文将介绍如何使用 PyTorch 来实现一个简单的 Transformer 时序预测模型。
## Transformer 概述
Transformer
# 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
# PyTorch 时序预测入门指南
时序预测是一种分析数据序列的方法，特别适用于金融数据、气象数据和其他时间相关数据。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其强大的灵活性和易用性而受到广泛欢迎。在本篇文章中，我将为刚入行的小白提供一个完整的时序预测实现流程。
## 整体流程
首先，让我们概述实现时序预测的步骤，并用表格展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
作者 小左 换言之，就是将序列本身作为输入，下一时刻作为输出，模型表达的是序列的联合概率分布。有兴趣的可以将其改写为判别模型。本文将使用卷积神经网络（CNN）用于时间序列预测。区别于图像处理（二维卷积如图所示）CNN用于序列预测时使用的是一维卷积，也就是我们熟悉的离散序列的卷积和，具体公式可以表示为：已知序列a=｛a0，a1,a2,…,am｝，L(a)=m+1b=｛b0,
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2023-12-15 12:01:00
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Keras 入门教程1.线性回归建模（快速入门）2.线性模型的优化3.波士顿房价回归 (MPL)4.卷积神经网络（CNN）5.使用LSTM RNN 进行时间序列预测6.Keras 预训练模型应用Keras 使用 LSTM RNN 进行时间序列预测为了不破坏文章的结棍，特在本文附录中详细介绍关于IMDB数据集结构以及如何还原文本在本章中，让我们编写一个简单的基于长短期记忆 (LSTM) 的 循环神经
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2024-07-25 19:09:34
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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 PyTorch 实现 Transformer 时序预测
在现代深度学习中，Transformer 模型因其在序列数据处理上的表现卓越而受到广泛关注。本文将为你详细讲解如何在 PyTorch 中实现一个 Transformer 进行时序预测的代码步骤。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要了解一下实现流程。以下是使用 Transformer 进行时序预测的主要步骤：
| 步骤
# 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）
# 使用PyTorch进行时序预测的Transformer模型
时序预测是机器学习中特别重要的任务，广泛应用于金融市场预测、天气预报、设备故障检测等领域。近年来，Transformer模型由于其优秀的性能和灵活性，逐渐成为时序预测领域的新宠。本文将介绍如何利用PyTorch构建一个简单的时序预测Transformer模型，并提供相关代码示例。
## Transformer模型概述
Trans
