继承nn.Module: 模型类通常继承自 nn.Module 类。 初始化方法 init: 在这个方法中,定义模型的层(例如线性层、卷积层等)。 前向传播方法 forward: 定义数据通过模型的流动方式 Module初认识 在pytorch中模型是一个Module,各网络层、模块也是Module。Module是所有神经网络的基类,所有的模型都必须继承于Module类,并且...
将CNN/TCN/LSTM/BiGRU-Attention四种多变量回归模型打包到全家桶中,方便大家选择最适合自己数据的模型!日后也会推出其他算法结合注意力机制的模型,如BiTCN-Attention等等,但肯定是会上涨的!所以需要创新或对比的小伙伴请早下手早超生!! 数据介绍 本期采用的数据是经典的回归预测数据集,是为了方便大家替换自己的数据集...
到目前为止，深度学习背景下的序列建模主题主要与递归神经网络架构(如LSTM和GRU)有关。在许多任务中，卷...
到目前为止,深度学习背景下的序列建模主题主要与递归神经网络架构(如LSTM和GRU)有关。S. Bai等人(*)认为,这种思维方式已经过时,在对序列数据进行建模时,应该将卷积网络作为主要候选者之一加以考虑。他们能够表明,在许多任务中,卷积网络可以取得比RNNs更好的性能,同时避免了递归模型的常见缺陷,如梯度爆炸/消失问题或缺...
如果使用LSTM或者是GRU这样的RNN模型,自然是可以处理这样的时间序列模型的,毕竟RNN生来就是为了这个的。 但是这个时间序列模型,宏观上思考的话,其实就是对这个时刻之前的数据做某个操作,然后生成一个标签,回想一下在卷积在图像中的操作,其实有异曲同工。(这里不理解也无妨,因为我之前搞了一段时间图像处理,所以对...
TCN-LSTM模型由TCN层和LSTM层组成。TCN层负责提取时间序列特征,而LSTM层负责建模长期依赖关系。 TCN层 TCN层由多个卷积层堆叠而成,每个卷积层包含一个因果卷积核和一个ReLU激活函数。因果卷积核确保模型只使用过去的信息进行预测,避免信息泄露。 LSTM层 LSTM层由多个LSTM单元组成,每个LSTM单元包含三个门结构:输入门、...
在实际应用中,RNN 在内部设计上存在一个严重的问题:由于网络一次只能处理一个时间步长,后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理,特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着RNN 极度地计算密集,因为在整个任务运行完成之前,必须保存所有的中间结果。
TCN全称为Temporal convolutional network,中文为时域卷积网络,融合了时域上的建模能力,卷积的低参数量下的特征提取能力。本文提出的TCN encoder-decoder如下图所示。 TCN encoder-decoder 使用TCN对任务进行建模的好处: 1.比基于LSTM的循环神经网络模型训练更快,因为RNN存在时序上的计算连接; ...
Ha 等人在《Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models》中提出将 CNN 用于定量股票选择策略,以确定股市趋势,然后使用 LSTM 预测股票价格,并提出一种混合神经网络模型,用于定量择时策略,以增加利润。
风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型 - 知乎 (zhihu.com)风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型 -...