零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理（附完整可运行代码）

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分类专栏： 时间序列预测项目实战 文章标签： 深度学习 学习 人工智能
于 2024-04-27 23:27:50 首次发布
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该专栏提供从基础到前沿的时间序列预测学习资源，包括LSTM的完整代码示例和多步预测分析，以及ICLR 2023和AAAI 2021的最新模型代码解读，旨在帮助初学者快速掌握实战技巧并配合论文阅读提升技能。

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专栏内容

本专栏主要整理了作者在时间序列预测领域内的一些学习思路与代码整理，帮助大家在初进入此领域时，可以快速掌握代码进行实战操作，对代码的操作再结合论文阅读肯定是上升更快嘛，作者也愿意和大家一起讨论进步，下面的内容会逐步更新，作者主页的资源列也会放出一些可下载的资源供大家参考学习噢。

一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析（pytorch框架）精选试读文章

二、LSTM多变量输入实现多步预测完整代码示例学习分析（pytorch）

前沿模型学习理解（持续更新中） 

【ICLR 2023】时序精选论文01｜CrossFormer: 实现多维变量间的羁绊（代码解读附源码）

【ICLR 2023】时序精选论文02｜PatchTST: 片段输入与独立变量思想（代码解读附源码）

【ICLR 2023】时序精选论文03｜TimeNet: 借助FFT的周期性提取与二维空间建模（代码解读附源码）

【AAAI 2021】时序精选论文04｜Informer: 更高性能的Transformer（代码解读附源码）

【NIPS 2021】时序精选论文05｜Autoformer: 基于深度分解架构和自相关机制的长期序列预测模型（代码解读附源码）

【ICML 2022】时序精选论文06｜FEDformer: 基于频域应用注意力机制的长期序列预测模型（长时预测效果超SOTA | 代码解读附源码）

【NIPS 2022】时序精选论文07｜Non-stationary Transformers: 引入非平稳性信息的平稳化序列预测模型（代码解读附源码）

AI 大模型部署到嵌入式原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-01 2938
随着人工智能技术的快速发展，将AI模型部署到嵌入式设备上已成为一个热门的研究领域。这种部署方式不仅能够实现设备的智能化，还能够减少对云端服务的依赖，提高数据隐私性和系统响应速度。然而，由于嵌入式设备通常具有有限的计算资源、存储空间和能源供应，将复杂的AI模型部署到这些设备上面临着诸多挑战。本文将深入探讨AI模型部署到嵌入式系统的原理，并通过实际的代码案例来展示这一过程。权重剪枝：基于权重的重要性评估，移除不重要的连接或神经元。知识蒸馏：利用大模型（教师模型）的输出来训练小模型（学生模型）。
深度学习系列资料总结
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07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
时间序列模型学习笔记(一)
weq27的博客
03-28 4667
时间序列模型学习笔记(一)1.时间序列的预处理时间序列的预处理是对一个观察值序列的纯随机性和平稳性进行检验，根据检验结果可以将此序列分为不同的类型，纯随机序列也称为白噪声序列，是没有任何信息可以提取的平稳随机序列。通过预处理将序列分成不同类型之后我们就可以根据各种序列类型的特点使用不同的模型建模，常见的平稳时间序列建模模型为ARMA(可以分为AR、MA和ARMA三类)，此模型是使用线性模型来拟合平稳
时间序列学习篇
m0_49134108的博客
07-13 369
其实在建模的过程中，忽略了剩余项wt的建模。而ma是认为，我观测的序列一直是平稳的，有一个稳定的均值项μ，误差是在有规律的扰动，我们建模这个误差的规律就可以。一般来讲，一个时间序列可能不是稳态的，但是如果隔几天做个差，就可以把周期性突变消除，变成稳态的序列了。所以，我们分析时间序列，首先要对问题建模，找到各个部分，然后分别建模，这样分析问题才是有的放矢。当然之前还建模是用基线+天气+活动等乱七八糟的因子去叠加，但这种本质上是不好的，首先基线这里用的其实是ma的方法，然后天气、活动这些都是扰动项；
时间序列预测从入门到精通：基础知识
最新发布
SharePython的博客
05-17 1042
时间序列（英语：time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。定义应该很好理解，日常生活中时间序列无处不在：CPU负载、上证指数、商场每天的人流量、商品每日价格。
时间序列学习（1）——【时间序列初认识】
#仙女不扎马尾#的博客
05-03 1798
文章目录1 时序数据的表示sequence representation2 举个时序数据的例子3 举一个图片数据的例子4 词向量表示4.1 one-hot 编码方式5 一次Batch 的数据结构重组6 nn.embedding 集成好的查表操作7 下载GloVe来表示词向量 1 时序数据的表示sequence representation 序列的表示： [seq_len, feature_len] seq_len : 表示序列的长度 feature_len : 表示序列的特征数 2 举个时序数据的例子 这
时间序列学习笔记（1）
weixin_36355447的博客
06-28 1049
时间序列分析记载1 笔记依据教材时间系列分析及应用，其中也加入自己的一些理解与查找，以此来做到督促学习的目的 1.基本的小命令 #创建一个新的窗口，便于图像等的展示 win.graph(width=4,height=2,pointsize=8) 在雅虎财经上下载数据的方法雅虎财经数据下载 2.基本定义 2.1 随机游动 ei∼(0,σ2e)i.i.de_i\sim (0,\sigm
TimesNet:时间序列预测的最新模型
deephub
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本文并不是要证明TimesNet有多好，因为不同的模型可能适应不同的任务，并且我们也没有进行超参数优化，我们介绍TimesNet的主要目的是他的思路，它不仅将cnn的架构引入了时间序列预测，并且还提供了一种周期性判别的新的思路，这些都是值得我们学习的。一如既往，每个预测问题都需要一个独特的方法和一个特定的模型，所以你可以在你的模型列表中增加一个TimesNet了。作者：Marco Peixeiro。
零基础入门：Python与PyTorch深度学习全攻略丨迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、生成对抗网络、YOLO目标检测算法、自编码器等原理及其PyTorch编程实现
weixin_46747075的博客
08-26 1057
掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法，理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统学习包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测算法、自编码器等前沿技术的原理及其PyTorch编程实现。
大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI架构师小马
07-17 789
大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，传统的大语言模型架构面临着诸多挑战。为了应对这些挑战，研究人员提出了一系列创新性的解决方案，其中包括双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构等前沿技术。本文将深入探讨这些前沿技术的原理、实现方法以及应用前景，旨在为读者提供一个全面而深入的大语言模型技术发展概览。
统计 | 时间序列学习笔记
weixin_44878159的博客
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统计 | 时间序列学习笔记一、复习1、损失函数与最优一步预测2、平方损失函数3、平稳性的定义 一、复习 Lecture 1 1、损失函数与最优一步预测 一个随机过程：Zt≡(Yt,Xt′)′Z_{t} \equiv\left(Y_{t}, X_{t}^{\prime}\right)^{\prime}Zt​≡(Yt​,Xt′​)′，XtX_{t}Xt​是一个向量，YtY_{t}Yt​是我们感兴趣的...
时间序列学习笔记（四）
QY_yuan的博客
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时间序列学习笔记（四）
经典时间序列的学习（一）简单的认识时间序列
feiwenyang的博客
12-02 2159
1. 什么是时间序列 同一统计指标数值按照时间先后顺序排列而成的数据。本质上是反映一个变量随时间序列变化的趋势。 简单的例子就像是学生每一年的身高数据，这个也是一个时间序列。变量是我们的身高;每一年都不一样。 我们支付宝或者微信的零钱，每一天每一个月都有一个实际的值。 2. 在python中如何导入时间序列数据` from dateutil.parser import parse #关于时间的函数 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as
积累1-时间序列深度学习
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12-06 586
时间序列学习v1时间序列1时间序列的属性功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 时间序列 本章节的内容是根据kaggle分享的时间序列，进行的汇合总结，链接deepLearningForTimeSeries 1时间序列的属
谷歌本周发布全新线性时间序列预测模型，再次反超Transformer
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04-21 3200
继之前针对Transformer在时间序列预测中真的有效吗、使用MLP打败复杂模型等研究后，谷歌在昨天发表了一篇最新的时间序列预测工作，提出了TiDE模型，整个模型没有任何注意力机制、RNN或CNN，完全由全连接组成。下面为大家介绍这篇工作的主要内容。论文标题：Long-term Forecasting with TiDE: Time-series Dense Encoder下载地址：https:...
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今天给大家介绍一下哈佛和MIT最近联合发表的最新时间序列大模型工作，构建了一个统一的时间序列模型，能够处理各类时间序列任务，在38种不同的时间序列任务中，有27个都取得了最优效果。
快速入门时间序列
qq_42220476的博客
04-18 1518
快速入门时间序列
一文详细总结深度学习领域的时间序列分析算法
白话机器学习
02-21 8235
1 概述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。
通透！十大时间序列模型 最强总结 ！！
xx_nm98的博客
09-11 8379
通过分析历史数据，这些模型揭示了潜在的模式和季节性变化，从而提供了数据驱动的预测。有效的时间序列预测还能够提高供应链管理、市场策略和风险控制的精确性。为此，咱们今儿和大家聊的十种最常见的时间序列模型有：自回归移动平均模型（ARMA）自回归积分滑动平均模型（ARIMA）季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）向量自回归模型（VAR）广义自回归条件异方差模型（GARCH）Prophet长短期记忆网络（LSTM）门控循环单元（GRU）贝叶斯结构时间序列模型（BSTS）
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