1.为什么要用Auto-Encoder自编码器 2. Auto-Encoder的过程 3. Auto-Encoder自编码器和整个模型的关系 4. 为什么Auto-Encoder的目标函数是自己?有什么用? 二、Pytorch代码实现 代码说明 控制台输出结果 结果3D可视化 三、Reference 总结 前言 Auto-encoder是一个自监督学习的方法,它可以把高维度的数据转为低维度的...
接下来将以GitHub[3]中的 LSTM Autoencoder为基础,并进行一些小调整。因为模型的工作是重建时间序列数据,因此该模型需要从编码器开始定义。 class Encoder(nn.Module): """ 定义一个编码器的子类,继承父类 nn.Modul """ def __init__(self, seq_len, n_features, embedding_dim=64): super(Encoder, self...
self.decoder=Decoder(seq_len, embedding_dim, n_features).to(device)defforward(self, x): x=self.encoder(x) x=self.decoder(x)returnx 自动编码器类已经定义好,接下来创建一个它的实例。 model = RecurrentAutoencoder(seq_len, n_features, 128) model= model.to(device) 自动编码器模型已经定义好。
为了提高预测准确性,我们还可以在LSTM层之间添加Dropout层以防止过拟合。 方法二:基于Masked Autoencoders的网络结构Masked Autoencoders(MAE)是一种基于自编码器的网络结构,它通过引入“masking”机制来捕捉输入序列的结构信息。在PyTorch中,我们可以利用MAE来实现LSTM多步长时间序列预测。结合百度智能云文心快码(Comate...
使用PyTorch构建 LSTM 自动编码器 训练和评估模型 设定异常检测的阈值 将新的样本分类为正常或异常 2 数据集 该数据集包含 5,000 个通过 ECG 获得的时间序列样本,样本一共具有 140 个时间步长。每个序列对应于一个患有充血性心力衰竭的患者的一次心跳。
autoencoder --reg1 REG1 activate/deactivate L1 regularization --reg2 REG2 activate/deactivate L2 regularization --denoising DENOISING whether or not to use a denoising autoencoder --do-train DO_TRAIN whether or not to train the model --do-eval DO_EVAL whether or not evaluating the mode --...
首先,我们需要导入所需的Python库:PyTorch用于构建和训练LSTM模型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimporttorch.nnasnn 步骤2:准备数据 我们将使用一个简单的时间序列数据作为示例,准备数据并对数据进行预处理。 代码语言:javascript ...
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 预测结果在平均方向准确性(MDA)、平均平方根误差(RMSE)和平均预测误差(MFE)的基础上与验证集进行比较。 MDA: 0.909 RMSE: 48.5 MFE: -1.77 针对测试数据进行预测 虽然验证集的结果相当可观,但只有将模型预测与测试(或未见过的)数据相...
4. 自动编码器(AutoEncoder):自动编码器是一种无监督学习网络,通过编码器和解码器实现数据的压缩和表示学习。它可用于降维、去噪等任务。 5. 图神经网络(GNN):图神经网络专门用于处理图数据,可以学习节点和边的表示。它直接对图结构数据进行操作,提取特征用于图相关的任务,如社交网络分析等。 6. 长短时记忆网络...
EN什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 1、跟数据相关...