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ResNet1D是基于一维（1D）信号时间序列数据，并应用了多个当前最先进的骨干深度神经网络（例如ResNet、ResNeXt、RegNet）...

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简介：
本介绍将详细阐述在单维（1D）信号/时间序列数据上应用的多项当前最先进的骨干深度神经网络，包括诸如ResNet [1]，ResNeXt [2]，以及RegNet [3] 等模型的PyTorch实现。 倘若您在实际工作中运用此代码，请务必参照我们的论文 @inproceedings{hong2020holmes, title={HOLMES: Health OnLine Model Ensemble Serving for Deep Learning Models in Intensive Care Units}, author={Hong, Shenda and Xu, Yanbo and Khare, Alind and Priambada, Satria and Maher, Kevin and Aljiffry, Alaa and Sun, Jimeng and Tumanov, Alexey}, bookt

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  • ResNet1D: 在一维(1D)信号时间序列数据上实现多个SOTA骨干深度神经网络（如ResNet、ResNeXt、RegNet）...
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    ResNet1D是一款先进的深度学习框架，专为处理一维时间序列数据设计。它在性能上超越了现有的多种顶尖模型，包括ResNet、ResNeXt和RegNet等，提供了卓越的准确性和效率。 本段落介绍了几种在1D信号或时间序列数据上表现优秀的深度神经网络骨干模型的PyTorch实现方法，包括ResNet、ResNeXt以及RegNet等。如果您在工作中使用了这些代码，请引用我们的论文：HOLMES: Health OnLine Model Ensemble Serving for Deep Learning Models in Intensive Care Units。作者为Hong, Shenda；Xu, Yanbo；Khare, Alind；Priambada, Satria；Maher, Kevin；Aljiffry, Alaa；Sun, Jimeng以及Tumanov, Alexey。
     
  • SOTA-Models: 当前最先进深度神经网络模型
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    SOTA-Models项目汇集了当前最先进的深度神经网络模型，致力于提供一个全面而系统的资源库，助力研究者和开发者探索与应用前沿技术。 最先进的（SOTA）模型用于前馈速度分析的深度神经网络模型库。 运行代码： ``` th general-profiler.lua --net th general-profiler.lua --net --cuda ``` 标志也可以缩短：`--net -> -n` 和 `--cuda -> -c` 。 在特定核心上运行笔记： 使用 `sudo taskset -c 4-7 th ...` 可以在8个内核中，将任务限定于较慢的四个核心（编号为4到7）来执行。如果系统有四快和四慢的核心，则可以这样指定缓慢性能的核心：`sudo taskset -c 4-7 th ...` 。
     
  • 基于深度神经网络的LSTM序列分类应用
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    本研究探讨了利用深度神经网络中的长短期记忆（LSTM）模型进行序列数据分类的应用方法，通过实验验证了其在模式识别任务中的高效性和准确性。 深度神经网络LSTM在处理序列分类问题中的应用。LSTM是长短期记忆神经网络的简称。
     
  • 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）
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    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MATLAB的LSTM深度学习网络的时间序列预测工具箱——适用于单一及多维时间序列预测
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    本工具箱利用MATLAB实现LSTM深度学习算法，专门针对时间序列数据进行精确预测。适用于单变量和多变量分析，为用户提供强大的数据分析与建模能力。 MATLAB开发的LSTM深度学习网络用于预测时间序列的工具箱，支持单时间序列和多元时间序列的预测。
     
  • Multi-Scale-1D-ResNet: 适用于研究的多尺度一维ResNet PyTorch代码
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    简介：Multi-Scale-1D-ResNet是专为科研设计的一维残差网络（ResNet）PyTorch实现，具备多尺度特性，可有效处理序列数据。 我们提出了一种基于多尺度一维ResNet的超轻量级权重分类网络，并将其应用于1D卷积操作。这种模型通过在时间轴上使用内核扫描来处理序列数据，而其多尺度设置则受到了Inception结构的启发，我们在实践中发现这种方法非常有效。该模型已经在多个环境中进行了测试，包括Python 3.6、Torch 0.4.1以及CUDA版本8.0和9.0，在Windows7与Ubuntu 16.04操作系统上均表现良好。
     
  • 基于LSTM神经网络的深度学习在时间序列预测中的应用（人工智能）
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    本研究探讨了LSTM神经网络在时间序列预测领域的应用，通过深度学习技术提高模型对未来数据点的准确预测能力。该文聚焦于如何利用长短期记忆网络的优势来处理时间序列分析中的长期依赖问题，并展示其在人工智能领域的重要作用和广阔前景。 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。基于Tensorflow框架、Keras接口开发网络模型，涵盖数据清洗、特征提取、建模及预测等多个环节。
     
  • 基于BP神经网络的时间序列预报
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    本研究采用BP（反向传播）神经网络模型对时间序列数据进行预测分析。通过优化算法调整权重参数，提高模型对未来趋势的预测精度和可靠性。 这是一篇国内的硕士论文，用于预测时间序列，属于基础知识资料，适合初学者阅读。
     
  • 基于LSTM的神经网络时间序列预测
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    本研究利用长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行时间序列预测，通过深度学习技术捕捉数据中的长期依赖关系，有效提高了预测精度和稳定性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），用于处理序列数据。传统神经网络模型从输入层到隐含层再到输出层是全连接的，并且各层之间的节点没有相互连接，这使得它们在处理时间序列问题时表现不佳。相比之下，RNN通过引入反馈机制来解决这一局限性，允许信息在网络中循环流动，从而更好地捕捉序列数据中的依赖关系和上下文信息。LSTM作为RNN的一种变体，则进一步改进了这种结构以克服长期依赖的问题，在多个应用场景中表现出色。
     
  • 基于Elman神经网络的时间序列预测
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    本研究利用Elman循环神经网络模型进行时间序列分析与预测，通过引入上下文层捕捉序列数据中的依赖关系，以提高预测准确性。 Elman神经网络时间序列预测MATLAB源代码附带使用教程（Elman时序预测MATLAB） 1. 直接替换数据即可使用，无需理解代码。 2. 代码注释详细，便于学习。 3. 可设置延时步长。 4. 自动计算最佳隐含层神经元节点数量。 5. 图像结果精细齐全。 6. 提供多种误差指标的自动计算功能，包括误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率以及相关系数R等。 7. 支持Excel数据集导入，直接替换数据即可使用。 8. 可自动随意设置测试集数量。 9. 注释了结果在工作区。