时序数据处理的神经网络编程

最新推荐文章于 2025-05-30 21:25:11 发布
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文章标签： 神经网络 深度学习 人工智能 编程
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本文介绍了如何使用Python和PyTorch处理时序数据，特别是通过循环神经网络（RNN）模型。文章提供了一个简单的RNN模型实现，包括模型定义、数据准备、训练过程，并强调了神经网络在时序数据分析中的应用价值。

时序数据是在时间上连续变化的数据，例如时间序列、音频信号、视频流等。为了处理这些时序数据，神经网络提供了一种强大的工具。在本文中，我们将介绍如何使用神经网络编程来处理时序数据，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用Python和PyTorch库来实现神经网络模型。

import torch
import torch.nn as nn

接下来，我们定义一个简单的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）模型，用于处理时序数据。RNN是一种经典的神经网络架构，特别适用于处理时序数据。

class RNN(nn.Module):
    <
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神经元网络算法的思想,神经网络算法神经元
kfc67269的博客
08-10 1183
人工神经网络算法“人工神经网络”(ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统爱发猫 www.aifamao.com。早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，FRosenblatt、Widrow和J.J.Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。...
ResNet+LSTM实现对视频的时序信息识别
luoye2333的博客
09-03 2万+
目录一、简介1.卷积网络提取特征2.LSTM实现记忆2.3.代码 一、简介   如何用神经网络把视频中的时序特征提取出来？比如说某个物体的摆动拍成了视频，输出它的频率；或者时间的长短；或者更高级的信息。   这篇文章就是把卷积网络ResNet和记忆性网络LSTM结合在一起，实现对视频段的信息识别。直接灵感来源于一篇国外论文[1]，但是我相信这种应用肯定很多很多人已经做过了。我写这篇文章的目的就是帮...
多维时序 | 基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测MATLAB实现
m0_57702748的博客
03-07 1101
用水量预测是水资源管理和城市规划中的关键任务。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的短期用水量回归预测模型，称为CNN-LSSVM。该模型利用CNN提取时序数据中的特征，并使用LSSVM进行回归预测。实验结果表明，CNN-LSSVM模型在短期用水量预测任务上取得了优异的性能，优于传统方法和现有深度学习模型。
循环神经网络 (处理时序型数据)
Yongfeng's Blog
08-09 1万+
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种处理时序型输入的神经网络。它被广泛应用在语音识别、机器翻译、人名识别、文本生成等任务上。RNN 存在多种变体，如 LSTM，GRU，BRNN，深层 RNN 等，这些网络能够较好的提升 RNN 在不同问题上的效率和效果。
基于深度学习的时间序列算法总结
qq_59482564的博客
01-15 4109
深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix ）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比，这些模型通常只需要经数据预处理、网络结构设计和超参数调整等，即可端到端输出时序预测结果。
基于TCN-LSTM混合神经网络的时序数据分类Matlab代码实现及优化 时序数据 高效版
08-02
基于时间卷积网络（TCN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的混合模型在时序数据分类中的应用。提供了完整的Matlab代码实现，涵盖模型构建、训练、测试及优化方法。代码支持多种变体如BiTCN、BiLSTM、GRU、BiGRU，并附有...
【matlab代码】基于阿基米德算法优化BP神经网络实现时序数据预测.zip
10-15
确保你的网络能够处理时序数据，可能需要使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等结构。 3. 定义损失函数 选择适当的损失函数，该损失函数应该与你的时序数据预测问题相匹配。常见的损失函数包括均方...
基于CNN-LSTM与SE注意力机制的时序数据分类预测（MATLAB实现） 卷积神经网络 说明
最新发布
08-28
内容概要：本文介绍了一种结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）与SE注意力机制的混合模型，用于时序数据分类预测。模型首先通过CNN提取局部空间特征，再利用SE模块对特征通道进行权重自适应调整，最后由...
神经网络编程入门.pdf
10-01
为了让更多对此领域感兴趣的读者能够顺利入门，本文档《神经网络编程入门.pdf》提供了一个详尽的指南，从基础理论到实践应用，为初学者们搭建起一个坚实的神经网络学习平台。 首先，我们来探讨神经网络的基本原理。...
时间序列分析的图神经网络（GNN4TS）
chumingqian的博客
01-17 1851
如下图所示，其展示了一个基于任务的分类法，涵盖了时间序列分析中的主要任务和主流建模视角，并展示了GNN4TS的潜力，主要在时间序列预测、异常检测、插补和分类四个类别上展现。该综述首先从任务和方法论的角度对现有的工作进行分类和讨论，然后深入探讨了GNN4TS领域内的六个热门应用领域，并提出了几个潜在的未来研究方向。该综述进行了全面的回顾，不仅涵盖了领域的广度，还深入研究了各个研究的细节，并进行了细致的分类和讨论，为读者提供了对GNN4TS领域中最新技术的了解；如上图所示，四种任务下的GNN4TS的框架。
时间序列数据的首选神经网络
Free雅轩的博客
08-30 915
最近，世界智能大会在天津举办成功，大会上许多业内行家及企业家发表自己对未来的看法，可以了解到，大多数的科技公司及研究机构都非常看好人工智能的前景，比如百度公司将自己的全部身家压在人工智能上，不管破釜沉舟后是一举成名还是一败涂地，只要不是一无所获就行。简单的说，就是根据单元计算出的总输出与目标输出之间的误差，从网络的最终输出端反向逐层回归，利用损失函数的偏导调整每个单元的权重。换句话说，就是把刚刚过去的事情联合现在的事情作为输入，来预测接下来会发生的事情，这给了它有限的短期记忆的优势。
【深度学习】适用于处理时间序列数据的神经网络模型
F2ancisZ的博客
06-17 2934
介绍一些适用于处理时间序列数据的神经网络模型（截至2024年6月）。
循环神经网络（RNN）：为什么它能处理时序数据？它真的能减轻过拟合吗？
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05-30 795
本文解析了循环神经网络（RNN）处理时序数据的原理及其与过拟合的关系。RNN通过隐藏状态的循环连接记忆历史信息，克服了传统前馈神经网络无法建模时序依赖的缺陷，适用于文本、语音、时间序列预测等场景。虽然RNN能更好地利用数据结构信息，但减轻过拟合仍需依赖正则化等技术。RNN的核心价值在于捕捉时序特征，而非专门解决过拟合问题。
时序模型：循环神经网络（RNN）
xunyishuai5020的博客
02-22 1万+
1. 循环神经网络（RNN）定义 循环神经网络（recurrent neural network, RNN）是一类专门设计处理不定长序列数据的神经网络。 与使用一种新计算1作为核心的卷积神经网络不同，循环神经网络仍使用特征的线性组合作为计算核心，并使用共享参数策略使模型能泛化不同长度的序列数据。 2. 循环神经网络的由来：从全连接神经网络（DNN）到循环神经网络（RNN） 2.1 全连接神经网络的不足 最初，研究者直接将时间序列看作特征向量，将序列每一时刻的观测作为一种特征输入全连接神经网络，来预测序列的标
时间序列神经网络建模,时间序列卷积神经网络
m0_54846070的博客
08-10 2512
将历史数据作为样本训练，最后用一组对应的样本作为输入，输出自然是未来数据。神经网络预测就是这么做的。对商品价格变动的分析，可归结为对影响市场供求关系的诸多因素的综合分析。传统的统计经济学方法因其固有的局限性，难以对价格变动做出科学的预测，而人工神经网络容易处理不完整的、模糊不确定或规律性不明显的数据，所以用人工神经网络进行价格预测是有着传统方法无法相比的优势。从市场价格的确定机制出发，依据影响商品价格的家庭户数、人均可支配收入、贷款利率、城市化水平等复杂、多变的因素，建立较为准确可靠的模型。...
(8)卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？
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(8)卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？ 概述 许多文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是图像识别。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来一些机器学习问题。 何时应用 1D CNN？ CNN 可以很好地识别出数据中的简单模式，然后使用这些简单模式在更高级的...
简单入门循环神经网络RNN：时间序列数据的首选神经网络
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07-11 2053
了解更多技术文章请点击原文链接 随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升，人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘。人工智能的背后源自于大数据、高性能的硬件与优秀的算法的支持。2016年，深度学习已成为Google搜索的热词，随着最近一两年的围棋人机大战中，阿法狗完胜世界...
[译]使用递归神经网络（LSTMs）对时序数据进行预测
weixin_34088838的博客
11-24 4941
原文地址：A Guide For Time Series Prediction Using Recurrent Neural Networks (LSTMs) 原文作者：Neelabh Pant 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：haiyang-tju 校对者：TrWestdoor, yzrds 使用长短时记忆网络（LSTMs）来预...
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