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文章目录加载数据集参数Use CUDA?Mackey glass 数据集数据加载器ESN 细胞对每一批完成训练训练集数据在训练集上预测打印训练集误差测试集数据测试集上预测打印预测误差加载import torchfrom echotorch.datasets.MackeyGlassDataset import MackeyGlassDatasetimport echotorch.nn as etnnimport echotorch.utilsfrom torch.autograd import V

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文章目录回归案例载入包训练集和测试集训练模型拟合预测预测结果和真实值可视化模型评价，测试集上均方误差回归案例载入包# some_file.pyimport syssys.path.insert(0, '../src/easyesn/')import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom easyesn import RegressionESNfrom easyesn import helper as hlp训练集和测试集设置输入

文章目录预测案例载入库设置训练集和测试集(Repeated) 一步预测训练预测把预测值和真实值一起可视化生成任务（略）预测案例载入库import numpy as npimport syssys.path.insert(0, '../src/easyesn/')from easyesn.optimizers import GradientOptimizerfrom easyesn import PredictionESNfrom easyesn.optimizers import GridS

文章目录easy esn注意教程载入训练预测用于自动超参数优化，导入一些包创建一个新对象要优化参数，创建一个优化器对象和它一起使用easy esn“easyesn"是一个使用回声状态网络（esn，也称为"储层计算”）的递归神经网络库，具有高度易用的api，紧密面向"sklearn"。它旨在通过提供基于梯度的超参数自动调整（岭回归惩罚、谱半径、泄漏率和反馈比例）以及瞬态时间估计的算法，尽可能容易地利用"esn"。此外，它还集成了使用时空"esn"来预测和分类几何扩展输入信号的能力。“easyesn"可以

文章目录方法一：历史值一起上方法二：主成分分析方法三：相关系数方法一：历史值一起上1维预测参考PKU的Tensorflow2教程Xt 作为 Y【Xt-1，……Xt-10】过去10天的历史值作为X这样有很多对【X,Y】来预测多维预测https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39653948/article/details/105352010参考这个，也是用历史值【X1,X2,X3】t-1【X1,X2,X3】t-2【X1,X2,X3】t-3这样作为输入X，yt作为输出

文章目录参考文献地址ESN原理(略）超参数==储备池内部连接权谱半径ρ====储备池规模N====输入单元尺度因子IS。====储备池稀疏程度SD。====输出正则化因子==泄露积分型回声状态网络（Leaky ESN）==泄漏率α==参考文献地址ESN原理(略）论坛里有不少文章，我就不搬了，看一下可以大致搞懂原理。知网搜回声状态网络也有很多中文文献，不一定要去啃英文论文。超参数储备池内部连接权谱半径ρ其为连接权矩阵W的绝对值最大的特征值，记为λmax，λmax<1是保证网络稳定的必要条件

文章目录来源数据代码加载包说明读取数据设定参数搭建模型设置优化器模型拟合可视化来源这个例子Support of tensorflow.keras instead of kerashttps://github.com/philipperemy/keras-tcn/tree/master/tasks数据month milk_production_pounds1962-01 5891962-02 5611962-03 6401962-04 6561962-05 7271962-06 697

文章目录APITCN优势API参数nb_filters: Integerkernel_sizedilationsnb_stackspaddinguse_skip_connectionsreturn_sequencesdropout_rateactivationkernel_initializeruse_batch_normkwargsInput shapeOutput shapeTCN支持的任务类型代码示例①载入模块②确定batch的大小，时间步，输入维度③得到训练集④搭建网络（没太懂这步，有待研究，备注瞎