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Tsai的时间序列与序列深度学习：PyTorch FastAI的应用探索

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简介：
本课程由Tsai主讲，深入探讨时间序列分析及其在序列数据上的深度学习应用，并演示如何使用PyTorch和FastAI库来实现高效的时间序列预测模型。 蔡用于时间序列和序列建模的最先进深度学习技术正在由timeseriesAI积极开发。tsai是一个基于Pytorch和fastai的开源深度学习包，专注于时间序列分类、回归和预测的最先进技术。 MINIROCKET是SOTA（State-of-the-Art）时间序列分类模型，在Pytorch中已可用。使用这种方法可以在不到10分钟的时间内对来自UCR档案的所有109个数据集进行训练和测试，并达到最先进的准确性。 此外，还有一个专门用于多类和多标签时间序列分类的新教程笔记本。如果您有兴趣将自监督学习应用于时间序列，也可以查看相关新教程笔记本。 我们还添加了一个新的预测可视化功能。

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  • Tsai的时间序列与序列深度学习：PyTorch FastAI的应用探索
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    《时间序列分析与深度学习》探讨了如何结合传统的时间序列分析方法和现代深度学习技术，为金融预测、天气预报等领域提供更精确的模型。 深度学习和时间序列分析的PPT是一份很好的资源。
     
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