基于PyTorch的完整代码示例,实现了KAN(Kernel Attention Network)与Transformer、LSTM、BiGRU、GRU和TCN结合的时间序列预测模型。代码中包含了数据读取、模型构建、训练、验证和评估等关键步骤,并且提供了多种评估指标和可视化结果。 1. 导入库 python深色版本 import pandas as pd import numpy as np import torch import...
importtorch.optimasoptimimportnumpyasnp# 生成随机时间序列数据X=np.random.randn(100,10)y=np.random.randn(100,1)# 转换为PyTorch张量X_tensor=torch.from_numpy(X).unsqueeze(0).float()y_tensor=torch.from_numpy(y).unsqueeze(0).float()# 初始化模型和优化器model=TCN(input_size=10,output_size=1...
残差连接:类似于ResNet中的残差块,TCN也使用残差连接来帮助梯度流过更深层的网络,从而缓解梯度消失问题。 TCN的优势 并行化:与递归神经网络(如LSTM或GRU)相比,TCN可以更容易地实现并行化,因为卷积操作可以在整个输入序列上同时执行。长期依赖性:由于扩张卷积的存在,TCN能够有效地捕捉长距离的依赖关系。避免梯度消失/...
pytorch实现tcn加自注意力机制 pytorch torchvision torchvision.models包含解决不同任务的模型定义,包括:图像分类、像素语义分割、物体检测、实例分割、人物关键点检测、视频分类和光流。 1、关于预训练权重的一般信息 TorchVision使用PyTorch torch.hub为每个提供的架构提供预训练的权重。实例化预训练的模型将下载其权重到缓...
x=self.fc2(x)returnx#创建模型实例model =MyModel()#随机生成输入数据input_tensor = torch.randn(32, 10)#前向传播output_tensor = model(input_tensor) === https://zhuanlan.zhihu.com/p/622644675 在pytorch的官方文档中,对torch.nn.BatchNorm1d的...
本文适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN、BERT等等。所有代码均按照所属技术...
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。 作者:知乎—言煜秋 ...
使用时序模型来更多的考量语音帧间相关性,如LSTM、TCN,注意力机制等等,反正现在的模型五花八门,看着谁好用借鉴过来用,然后魔改一下,有良好的效果的话,就能写论文了。 训练模块 训练模块其实是最没啥创新的,所有写的正儿八经的代码,训练模型几乎都一样,但是这一块却是卡住所有新人的较大关卡。不懂的人觉得难的...
1.Pytorch实现TCN-Transformer的时间序列预测 2.基于TCN-Transformer模型的时间序列预测,可以用于做光伏发电功率预测,风速预测,风力发电功率预测,负荷预测等,python程序 3.python代码,pytorch 4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
2100+ TCN: Sequence modeling benchmarks and temporal convolutional networks locuslab/TCN 1000- DCC: This repository contains the source code and data for reproducing results of Deep Continuous Clustering paper. 1000- packnet: Code for PackNet: Adding Multiple Tasks to a Single Network by Iterative...