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基于PyTorch的MTS-Mixers代码实现

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简介：
本项目基于PyTorch框架实现了MTS-Mixers算法，为多时间序列数据处理提供高效解决方案，适用于时间序列预测与分析任务。 MTS-Mixers是通过因子化时间和通道混合进行多元时间序列预测的官方实现方法。使用步骤如下： 1. 安装Python版本需不低于3.6以及PyTorch版本不低于1.5.0。 2. 运行命令`pip install -r requirements.txt`安装依赖库。 3. 将数据下载后放置在项目的`./dataset`文件夹中，所有基准测试的数据集都经过了良好的预处理，并且可以轻松使用。这些数据可以从Google Drive获取（此处仅说明来源）。 4. 训练模型时，请参考script.md中的脚本示例运行所有的基准测试；如果需要调整超参数，则可以在run.py中查看更多关于配置的信息。 引用文献：Li Z, Rao Z, Pan L, et al. MTS-Mixers: Multivariate Time Series Forecasting via Factorized Temporal and Channel Mixing[J]. arXiv preprint arXiv:2302.04501, 2023.

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  • 基于PyTorch的MTS-Mixers代码实现
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    本项目基于PyTorch框架实现了MTS-Mixers算法，为多时间序列数据处理提供高效解决方案，适用于时间序列预测与分析任务。 MTS-Mixers是通过因子化时间和通道混合进行多元时间序列预测的官方实现方法。使用步骤如下： 1. 安装Python版本需不低于3.6以及PyTorch版本不低于1.5.0。 2. 运行命令`pip install -r requirements.txt`安装依赖库。 3. 将数据下载后放置在项目的`./dataset`文件夹中，所有基准测试的数据集都经过了良好的预处理，并且可以轻松使用。这些数据可以从Google Drive获取（此处仅说明来源）。 4. 训练模型时，请参考script.md中的脚本示例运行所有的基准测试；如果需要调整超参数，则可以在run.py中查看更多关于配置的信息。 引用文献：Li Z, Rao Z, Pan L, et al. MTS-Mixers: Multivariate Time Series Forecasting via Factorized Temporal and Channel Mixing[J]. arXiv preprint arXiv:2302.04501, 2023.
     
  • 时间序列预测的深度学习实战：MTS-Mixers模型Python代码解析.zip
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    本资料深入讲解了MTS-Mixers模型在时间序列预测中的应用，并提供详细的Python代码示例，助力读者掌握深度学习技术。 深度学习时间序列预测模型实战案例MTS-Mixers模型python代码.zip
     
  • 时间序列预测模型实践华为MTS-Mixers深度学习案例
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    本案例研究聚焦于华为研发的时间序列预测模型——MTS-Mixers。通过深度学习技术的应用，该模型在处理复杂时序数据上展现出卓越性能，为业界提供了新的解决方案和实践路径。 首先需要了解时间序列的基本概念。时间序列预测主要分为两种：单元时间序列预测和多元时间序列预测。 单元时间序列预测是指仅基于一个时间序列的模型进行预测的方法。这种方法通常用于单一变量未来值的预测，例如股票价格、销售量等。在进行单元时间序列预测时，我们需要分析历史数据，并确定趋势、季节性和周期性等因素，然后利用这些因素来预估未来的数值。 常见的单元时间序列预测模型包括移动平均（MA）、自回归（AR）、自回归移动平均（ARMA）和差分自回归移动平均（ARIMA）。后期我还将介绍一些新的预测方法，如Informer、TPA-LSTM、Holt-winter等，并涵盖深度学习和机器学习领域的时间序列预测模型。你可以根据自己的需求选择合适的模型进行预测。
     
  • Anfis-Pytorch：基于PyTorch的ANFIS实现与源码
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    Anfis-Pytorch是一款利用PyTorch框架构建的ANFIS（自适应网络-基于模糊推理系统）的开源实现项目，提供了详细的源代码以供学习和研究使用。 pyTorch中的ANFIS 是使用pyTorch实现的ANFIS系统。航空情报服务ANFIS是一种将模糊推理系统（FIS）表示为一系列数字层的方式，因此可以像神经网络一样对其进行训练。 规范参考是Jang, J.-SR (1993) 的原始论文：“ANFIS：基于自适应网络的模糊推理系统”。IEEE 系统、人与控制论学报。23(3):665-685. 需要注意的是，它采用高木Sugeno Kang（TSK）风格的去模糊功能，而不是通常使用的Mamdani风格。 背景：Jang实施ANFIS系统的原始C代码以及测试用例是其他实现的基础版本。许多人使用这个基础版本进行开发和研究工作。即使不使用Matlab, 通过理解其提供的资源也能帮助掌握ANFIS的工作原理。此外，阿根廷的Cristobal Fresno 和 Elmer A. Fernandez 实现了R语言版的ANFIS系统，为用户提供更多选择。
     
  • PyTorch基础模型的代码实现
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    本项目专注于使用Python和深度学习框架PyTorch进行基础模型的构建与实践，适合初学者理解和掌握神经网络的基本原理及应用。 有VGG、ResNet、GoogLeNet、MobileNet以及各种注意力机制变体的十余种完整实现。
     
  • SiamRPN-PyTorch: 基于PyTorch的SiamRPN实现
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    SiamRPN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的代码库，实现了Siamese Region Proposal Network（SiamRPN）算法。该工具为视觉追踪任务提供了高效、灵活的解决方案。 SiamRPN-PyTorch 使用 PyTorch 框架为对象跟踪应用程序重新实现了 SiamRPN。开发的代码基于先前的一些实现工作，并且为了测试所开发的代码，使用了 VOT-2013 体操子数据集。要求 Python 版本 >= 3.6、PyTorch 版本 >= 1.0.1、torchvision 和 cv2 库。 训练和追踪：已实现的代码以 [x1, y1, w, h] 的形式接收地面真实值（ground truth）。数据集结构如下： ``` dataset_path/Gymnastics/img1.jpg /img2.jpg ... /imgN.jpg /groundtruth.txt ``` 运行命令： $ python3 SiamRPN_train.py
     
  • EfficientNet-PyTorch：基于PyTorch的EfficientNet实现
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    EfficientNet-PyTorch是使用PyTorch框架开发的EfficientNet模型的高效实现，适用于图像分类任务。它通过自动模型缩放策略优化了网络结构和参数大小。 使用EfficientNet PyTorch可以通过pip install efficientnet_pytorch命令安装，并通过以下代码加载预训练的模型： ```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained(efficientnet-b0) ``` 更新记录如下： - 2020年8月25日：新增了一个`include_top（默认为True）`选项，同时提高了代码质量和修复了相关问题。 - 2020年5月14日：增加了全面的注释和文档支持（感谢@workingcoder贡献）。 - 2020年1月23日：基于对抗训练添加了新的预训练模型类别，名为advprop。
     
  • SMOTE-Pytorch：基于Pytorch的SMOTE实现
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    SMOTE-Pytorch 是一个利用 PyTorch 框架高效实现 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 算法的项目，旨在解决类别不平衡问题，适用于深度学习任务的数据预处理。 当分类标签的分布不均衡时，数据集就会出现不平衡状态，在诸如欺诈检测之类的大量现实问题中，这种不平衡往往达到100比1的程度。尽管已经采取了多种方法来解决这一难题，但这个问题仍然备受关注，并且是研究的一个活跃领域。这里展示的是SMOTE（综合少数族裔过采样技术）的Pytorch实现版本。 关于SMOTE算法的相关内容和原理可以参考其原始论文《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》。
     
  • ERNIE-Pytorch：基于Pytorch的ERNIE实现
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    ERNIE-Pytorch是一个基于PyTorch框架构建的开源项目，它实现了百度的预训练语言模型ERNIE，为自然语言处理任务提供强大的工具支持。 ERNIE是基于Bert模型构建的，在中文自然语言处理任务上表现出色。 您可以采用以下三种方式来使用这些强大的模型： 直接加载（推荐） 以ernie-1.0为例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) model = AutoModel.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) ``` 您可以访问Hugging Face的模型中心以查找所有支持的ERNIE版本。 以下是几个模型及其在Transformer中的标识符： | 模型 | Transformer中的标识符 | 描述 | |-----------|----------------------|----------| | ernie-1.0（中文） | nghuyong/ernie-1.0 | 中文版ERNIE，性能优越 | 下载模型的权重文件可以通过访问相应的链接来完成。
     
  • PyTorch实现的DenseNet代码
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的DenseNet深度学习模型的完整代码库，便于用户快速上手并应用于图像分类任务。 DenseNet的PyTorch代码实现通常包括模型定义、前向传播函数以及可能的数据预处理步骤。这种网络架构通过在每一层之间添加直接连接来增加特征的流动性和复用性，从而有助于缓解梯度消失问题并减少参数量。 为了使用DenseNet进行图像分类任务，开发者首先需要导入PyTorch库，并定义模型结构。这包括选择适当的瓶颈层和过渡层以构建密集块（dense blocks）。在训练过程中，通常会应用数据增强技术来提高模型的泛化能力。评估阶段则涉及加载预训练权重或从头开始训练模型。 代码实现的具体细节取决于所使用的具体版本和应用场景需求。