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。
encoder把真实分布x映射为隐层z, decoder 再将z解码还原成x。AAE的特点就在于在隐层hidden layer中引入了对抗的思想来优化隐层的z,判别器discriminator 需要在隐层判断采样后的真实数据和生成器encoder所产生的假数据。因此discriminator的目的就是使得q(z | x) 不断向p(z)靠近。 Adversarial Autoencoders论文链接...
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...
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 # 绘制所有预测图plt.plot(valpredPlot) 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(Y_val, predictions)0.9090909090909091 ...
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 # 绘制所有预测图plt.plot(valpredPlot) 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(Y_val, predictions)0.9090909090909091>>> mse =mean_squared_error(Y_val, predicti...
Anomoly detection with an LSTM Autoencoder in Pytorch LSTM Autencoders are seq2seq encoders, consisting of an encoder LSTM and a decoder LSTM. The encoder LSTM takes in a sequence of values, outputting only the hidden (latent) vector. The decoder LSTM takes in this hidden (latent) vector ...
本文选自《Python用RNN循环神经网络:LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测》。 点击标题查阅往期内容 【视频】Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享 深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列spss modeler用决策树神经...
用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类:训练与结果评估可视化 ...
LSTM Auto-Encoder (LSTM-AE) implementation in Pytorch - LSTM_AutoEncoder/lstm_ae_mnist.py at master · matanle51/LSTM_AutoEncoder