基于PyTorch和Transformer的时间序列多维度分类任务源码及文档说明.zip

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本资源提供基于PyTorch框架下的时间序列数据多维度分类任务完整代码与详细文档，采用Transformer模型架构，适用于深度学习领域研究与应用开发。该资源包含使用Pytorch和Transformer实现多维时间序列分类任务的源代码及文档说明，所有源码已通过本地编译验证可运行。项目难度适中，内容经过助教老师审核确认能够满足学习与实际应用需求。如有需要，可以放心下载并使用。基于Pytorch和Transformer实现多维时间序列分类任务的源代码以及相关文档已经过仔细测试确保其功能正常，并且难易程度适合大多数用户的学习进度。这些材料由专业教师团队审阅并通过，旨在帮助使用者更好地理解和掌握该技术领域内的知识与技能。因此，如果对此项目感兴趣或有实际应用需求的话，可以安全地下载并使用其中的资源进行进一步的研究和开发工作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于PyTorch和Transformer的时间序列多维度分类任务源码及文档说明.zip

优质

本资源提供基于PyTorch框架下的时间序列数据多维度分类任务完整代码与详细文档，采用Transformer模型架构，适用于深度学习领域研究与应用开发。该资源包含使用Pytorch和Transformer实现多维时间序列分类任务的源代码及文档说明，所有源码已通过本地编译验证可运行。项目难度适中，内容经过助教老师审核确认能够满足学习与实际应用需求。如有需要，可以放心下载并使用。基于Pytorch和Transformer实现多维时间序列分类任务的源代码以及相关文档已经过仔细测试确保其功能正常，并且难易程度适合大多数用户的学习进度。这些材料由专业教师团队审阅并通过，旨在帮助使用者更好地理解和掌握该技术领域内的知识与技能。因此，如果对此项目感兴趣或有实际应用需求的话，可以安全地下载并使用其中的资源进行进一步的研究和开发工作。

基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的多元时间序列分类（含Python源代码及文档说明）

优质

本项目利用1D-CNN对多元时间序列数据进行高效分类，提供详尽的Python源码与文档，适用于研究和实践。项目介绍：基于一维卷积神经网络（1D-CNN）的多元时间序列分类本资源内包含个人毕业设计项目的源代码，所有代码均经过测试并成功运行后上传，请放心下载使用！该项目答辩评审平均分达到96分。适用人群： - 计算机相关专业在校学生、老师或企业员工 - 对于编程基础较为薄弱的学习者也适合入门和进阶学习 - 也可作为毕业设计项目、课程设计、作业等参考功能与扩展性： 1. 所有代码都经过严格的测试，确保功能性完备。 2. 在此基础上进行修改以实现其他功能，并可用于各类学术或工作需求。使用说明：下载后请首先打开README.md文件（如果有），仅供学习和参考之用，请勿用于商业用途。

基于BERT和PyTorch的中文短文本分类项目源码及文档说明.zip

优质

本资源包含一个使用BERT模型与PyTorch框架实现的中文短文本分类项目的完整源代码及详细文档。适用于自然语言处理相关研究与学习。基于Bert+Pytorch的中文短文本分类项目源码及文档说明.zip 是一个能够帮助学生获得95分以上的高分课程设计项目，下载后无需任何修改即可直接运行。该项目同样适用于期末大作业使用。

基于Transformer的时间序列预测（含Pytorch完整源码及数据）

优质

本项目运用Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的PyTorch实现代码和相关数据集，助力研究与应用开发。 Transformer多特征输入时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以应用于风电预测、光伏预测、寿命预测及浓度预测等多种场景。该代码使用Python编写，并基于Pytorch框架实现，具备以下特点： 1. 支持多特征输入的单步预测。 2. 可用于风电或光伏等领域的预测任务。 3. 由作者亲自编写和调试完成，注释详尽清晰。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，并通过替换数据集轻松应用到不同的场景中。 Transformer模型能够帮助捕捉全局依赖关系及长距离依赖信息。该代码的作者在机器学习领域具有丰富的经验与专业知识，在时序预测、回归分析、分类算法等领域有着深入的研究和广泛的应用实践，致力于分享高质量的技术文章及相关案例解析。

基于LSTM与Transformer的时间序列预测（含Pytorch代码及数据）

优质

本项目利用深度学习技术中的长短期记忆网络(LSTM)和Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的Pytorch实现代码及所需数据集。 LSTM+Transformer时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以用于风电预测、光伏预测、寿命预测以及浓度预测等多种场景。该Python代码基于Pytorch编写，并具备以下特点： 1. 支持多特征输入单变量输出的预测任务。 2. 可应用于风电预测及光伏预测等实际问题中。 3. 由本人独立编写和调试，注释清晰易懂。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，只需替换数据集即可直接使用。 LSTM+Transformer时间序列预测结合了Transformer与LSTM的深度学习模型，适用于处理具有多个特征输入的时间序列数据并进行有效预测。

基于随机Transformer和变分自编码器的多维时间序列异常检测方法

优质

本研究提出了一种结合随机Transformer和变分自编码器的方法，旨在有效检测多维度时间序列中的异常情况，提升复杂数据环境下的异常识别精度。为了解决基于变分自编码器（VAE）的多维时间序列（MTS）异常检测模型在隐空间传播随机变量间长时依赖性的问题，本段落提出了一种融合Transformer编码器与VAE的随机Transformer MTS异常检测模型（ST-MTS-AD）。该模型通过引入门控转换函数（GTF），生成随机变量的先验分布，并利用推断网络和生成网络分别捕捉MTS中的长期依存关系以及重构序列，从而提高了对多维时间序列中异常模式的识别能力。在具体实现上，ST-MTS-AD使用Transformer编码器来捕获当前时刻MTS的长时依赖特征。这些特征与前一时刻随机变量采样值一起输入到一个多层感知机（MLP）中生成近似后验分布，从而实现了对随机变量间的时间依存关系建模。此外，在模型的重构部分，通过多层感知器依据推断网络输出来重建MTS各时间点上的取值概率分布。 ST-MTS-AD基于变分推理技术学习正常MTS样本集的概率分布，并利用重构后的数据与原序列之间的对数似然差异作为异常检测的标准。实验结果表明，在四个公开的数据集中，该模型相比典型的基线方法在F1分数上实现了显著的提升，证实了其处理多维时间序列中异常模式的能力。通过结合Transformer捕捉长时依赖性的能力、VAE生成数据分布的优势以及GTF对随机变量先验分布的有效控制，ST-MTS-AD能够更精确地检测MTS中的异常行为。这不仅有助于提高复杂系统监控的准确性，还为预防潜在故障和保障服务连续性提供了有效的工具和支持。

基于Transformer的时间序列预测实验（单步与多步）(含Pytorch代码及数据)

优质

本文通过实验探究了基于Transformer架构的时间序列预测方法，涵盖单步和多步预测，并提供了详细的PyTorch实现代码及相关数据集。该存储库包含两个用于基于Transformer的时间序列预测的Pytorch模型：一个是单步预测模型（位于文件`Transformer-singlestep.py`中），另一个是多步预测模型（位于文件`Transformer-multistep.py`中）。其中，单步预测模型已经在每日最低温度数据集上训练了100个周期。

基于小波和卷积神经网络的时间序列多尺度分类.zip

优质

本研究结合小波变换与卷积神经网络，提出一种时间序列多尺度分类方法，有效提取并利用不同频率特征信息，提升分类精度。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，在处理图像相关的机器学习和深度学习任务方面表现出色。它们的名称来源于使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 1. **卷积层**（Convolutional Layer）：这是CNN的核心组成部分，通过一组可学习的滤波器在输入图像或上一层输出特征图中滑动来工作。这些滤波器与图像之间的卷积操作生成了反映局部图像特性的输出特征图，如边缘和角点等。利用多个这样的滤波器，卷积层能够提取出多种不同的视觉特性。 2. **激活函数**（Activation Function）：在完成卷积运算后，通常会使用一个非线性激活函数（例如ReLU、Sigmoid或tanh），以增加网络的表达能力。 3. **池化层**（Pooling Layer）：位于卷积层之后，用于减少特征图的空间维度和计算量，并保持空间层次结构。常见的操作包括最大池化和平均池化。 4. **全连接层**（Fully Connected Layer）：通常在CNN架构的最后几层中出现，每个神经元都与前一层的所有神经元相连接。这些层用于对提取出来的特征进行分类或回归任务。 5. **训练过程**：通过反向传播算法和梯度下降等方法来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。在训练过程中，数据会被分割成多个小批次，并在这批数据上迭代更新模型的参数。卷积神经网络的应用范围广泛，在计算机视觉领域尤其突出，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割以及人脸识别。此外，随着技术的进步，CNN也被应用于处理文本（通过一维序列）和音频信号（通过时间序列）。近年来还发展出了许多新的变体和改进版本，例如残差网络(ResNet) 和深度卷积生成对抗网络(DCGAN)，进一步推动了该领域的研究和发展。

基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测源码及数据集.zip

优质

本资源提供了一个基于PyTorch框架的时间序列预测项目源代码与相关数据集。该项目结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），通过处理多个输入特征来提高模型的准确性和泛化能力，适用于各类时间序列分析任务。基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测项目代码已经在测试环境中成功运行并通过验证，请放心下载使用！该项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，也适合初学者学习进阶或者作为实际项目的参考案例。同时，它也可以用于毕业设计、课程作业及项目初期演示等场合。如果有一定的基础，可以在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能。