如今，大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中表现出色，基于transformer架构，通常在文本语料库上进行训练，基于预训练LLM的预测模型包括将数值时间序列数据视为原始文本，利用预训练的LLM进行微调...1 Chronos介绍 Chronos是一个预训练概率时间序列大模型框架，通过缩放和量化将时间序列值分词为固定词汇表，并使用交叉熵损失训练现有的基于变换器的语言模型架构来处理这些分词的时间序列。...这些模型基于CNN的Inception模型和掩码预训练框架，将一维时间序列转换为二维图像表示，并基于周期性对时间序列进行分段和堆叠。...基于预训练LLM的预测模型包括将数值时间序列数据视为原始文本，利用预训练的LLM进行微调，或将数值数据编码为数字字符串，在预训练的LLM上进行零样本设置来获取预报。...这些模型基于CNN的Inception模型和掩码预训练框架，将一维时间序列转换为二维图像表示，并基于周期性对时间序列进行分段和堆叠。
金融时间序列预测的数据准备 例如，以像苹果这样的普通公司2005年至今的股价为例。...Keras 还允许我们非常灵活地控制训练过程，例如，如果我们的结果没有改善，最好减少梯度下降步骤的值——这正是 Reduce LR On Plateau 所做的，我们将其添加为回调到模型训练。...预测金融时间序列 - 分类问题 让我们训练我们的第一个模型并查看图表： 可以看到，测试样本的准确率一直保持在±1值的误差，训练样本的误差下降，准确率增加，说明过拟合了。...预测金融时间序列——回归问题 对于回归问题，让我们采用我们最后一个成功的分类架构（它已经表明它可以学习必要的特征），移除 Dropout，并进行更多迭代训练。...价格变化的定量预测结果证明是失败的，对于这项任务，建议使用更严肃的工具和时间序列的统计分析。
本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...空气污染时间序列折线图 多变量 LSTM 预测模型 本节，我们将调整一个 LSTM 模型以适合此预测问题。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?
前言 最近开始学习深度学习相关的内容，各种书籍、教程下来到目前也有了一些基本的理解。参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子，能够对图片进行识别，并给出可能性最大的分类。...我觉得没啥难度 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50..., axis=0) x = preprocess_input(x) return x 加载一个图片文件，默认在当前路径寻找 x=load_image(‘zebra.jpg’) 哈哈，开始预测了...补充知识：模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下： ?...检查代码没什么问题，分析应该是陷入了局部最优，把学习率调低一点就好了，从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...：趋势，季节性和波动，通过统计学算法将序列分离，得到每个部分的模型再相加，但是模型对于序列的方差、均值平稳性以及自相关性都有很高的要求，否则模型偏差会很大。...这里采用LSTM来进行时间序列预测，结构为: 训练数据生成—>隐藏输入层—>LSTM神经层—>隐藏输出层（全连接层）—>结果 当然，也可以根据任务增加隐藏层，LSTM层以及全连接层的数量。...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。
现在，我们将了解一个与经典ARIMA时间序列建模不同的新领域。在监督学习模型中，仅仅使用单变量时间序列似乎信息有限，预测也比较困难。...在这篇文章中，云朵君将和大家一起学习以下内容： 从单变量时间序列中创建特征， 使用提前一步预测的监督学习框架， 建立轻型 GBM 预测模型，并提供模型的可解释性。...感兴趣的伙伴可以自己尝试。 从单变量时间序列中创建特征 在单变量时间序列中，我们只能获得有限的信息。ARIMA 模型使用过去的值来预测未来的值，因此过去的值是重要的候选特征，可以创建许多滞后回归因子。...Predictions") plt.show() 橙色线是训练期的预测值，绿色线是测试期的预测值。这两条线与实际值非常吻合。 模型可解释性 基于树的模型的优势之一是其可视性。...结论 在本章中，我们探讨了单变量时间序列特征的创建方法，以及如何将其纳入基于树的监督学习框架中。我们利用 lightGBM 模型进行了一步预测，并展示了如何利用变量显著图提高模型可解释性。
本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统。...数据集采用来自业界多组相关时间序列（约40组）与外部特征时间序列（约5组）。...时间跨度为2016年9月1日 - 2016年11月30日 训练与预测都各自包含46组数据，每组数据代表不同数据源，组之间的温度与湿度信息一样而输出不同. 2 导入库并读取查看数据 ? ? ? ?...3 数据预处理 3.1 时间序列数据转化为监督问题数据 ? ? ? 3.2 数据集划分及规整 ? 4 建立模型并训练 ? ? 5 模型预测并可视化 ? ?...蓝色曲线为真实输出 绿色曲线为训练数据的预测输出 黄色曲线为验证数据集的预测输出 红色曲线为测试数据的预测输出(能看出来模型预测效果还是比较好的)
这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。 本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...包含三块内容： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...三、数据集 这里使用空气质量数据集进行时间序列预测。...考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的。 2、定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 首先，分割训练集和测试集。...为了加快这个演示模型的训练，我们仅仅在第1年数据上拟合模型，然后在剩余4年的数据上对其进行评估。 如果你有时间，可以试试倒置一下，在前4年数据做训练，最后1年数据做测试。
研究者利用时间序列任务的两个基本归纳偏置来训练模型：(1) 分解趋势、季节和残差分量之间的复杂相互作用；(2) 引入基于选择的提示，以促进非平稳时间序列中的分布适应。...基于此，研究者开发了一个基于提示的生成预训练转换器用于时间序列，即TEMPO（Time sEries proMpt POol）。...它进一步推动了时间序列预测的范式转变——从传统的深度学习方法到预训练的基础模型。 （2）通过关注两个基本归纳偏差来适应预训练模型：首先，研究者利用分解的趋势、季节性和残差信息。...值得注意的是，对跨域预训练的稳健结果，显示出所有预测长度平均MAE改善30.8%，突显了基础模型在时间序列预测领域的潜力。...研究者引入了新颖的集成提示池和季节性趋势分解，结合预训练的基于Transformer的主干，使模型能够根据时间序列输入相似性，专注于从相关过去时间段适当地回忆知识，考虑到不同的时间语义成分。
如果不想使用ImageNet上预训练到的权重初始话模型，可以将各语句的中’imagenet’替换为’None’。...补充知识：keras上使用alexnet模型来高准确度对mnist数据进行分类 纲要 本文有两个特点：一是直接对本地mnist数据进行读取（假设事先已经下载或从别处拷来）二是基于keras框架（网上多是基于...1 0 0 0 0 0 0 0) 所以，以第一种方式获取的数据需要做一些预处理（归一和one-hot）才能输入网络模型进行训练 而第二种接口拿到的数据则可以直接进行训练。..., use_bias= True)(drop2) # 基于Model方法构建模型 model = keras.Model(inputs= inputs, outputs = fc3) # 编译模型 model.compile...x_test,y_test)) 以上这篇Keras使用ImageNet上预训练的模型方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识，更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中。...总之，传统的时间序列预测在模型的准确率以及与使用者之间的互动上很难达到理想的融合。...按照上述的四个部分，prophet的预测过程为： a.Modeling：建立时间序列模型。分析师根据预测问题的背景选择一个合适的模型。 b.Forecast Evaluation：模型评估。...可以看出这是一种类似generalized additive model(GAM)的模型，不同于以往的时间序列预测模型（例如ARIMA），上述的模型将预测问题视作曲线拟合问题。
本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类，主要使用到的网络结构有：VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。...# 平均值是通过从ImageNet获得的所有图像的R，G，B像素的平均值获得的三个元素的阵列 # 获得每个类的发生概率 # 将概率转换为人类可读的标签 # VGG16 网络模型 # 对输入到VGG模型的图像进行预处理...(processed_image) # 输出预测值 # 将预测概率转换为类别标签 # 缺省情况下将得到最有可能的五种类别 label_vgg = decode_predictions(predictions...()) # 获取预测得到的属于各个类别的概率 predictions = resnet_model.predict(processed_image) # 将概率转换为类标签 # 如果要查看前3个预测，可以使用...以上这篇Keras预训练的ImageNet模型实现分类操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。...今天我们根据问题的输入输出模式划分，来看一下几种时间序列问题所对应的 LSTM 模型结构如何实现。 ? ---- 1. Univariate ?...X 每次考虑几个时间步 n_features 为每个时间步的序列数 这个是最基本的模型结构，我们后面几种模型会和这个进行比较。...预测输入： X， [70, 80, 90] 模型的 Keras 代码： # define model【Vanilla LSTM】 model = Sequential() model.add(LSTM...X 每次考虑几个时间步 n_steps_out 为输出的 y 每次考虑几个时间步 n_features 为输入有几个序列 和 Univariate 相比： 模型结构的定义中，多了一个 return_sequences
这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...学习该教程后，您将收获： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...你也可以探索其它设想，比如： 基于天气状况和前24小时污染情况，预测下个小时污染情况 如上预测下一个小时污染情况，并给出下一个小时的预期天气状况 我们可以使用series_to_supervised()...比如： 对风向进行独热向量编码操作 通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况 考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的...定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 第一步，分割训练集和测试集。为了加快这个演示模型的训练，我们仅仅在第1年数据上拟合模型，然后在剩余4年的数据上对其进行评估。
时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练 Makridakis M-Competitions系列（分别称为...上述所有模型除了无与伦比的性能之外，还有一个共同点:它们充分利用多重、多元的时间数据，同时它们使用外生信息，将预测性能提高到前所未有的水平。但是在自然语言处理(NLP)任务中多数都利用了预训练的模型。...NLP任务的feed大多是人类创造的数据，充满了丰富而优秀的信息，几乎可以看作是一个数据单元。在时间序列预测中，我们可以感觉到缺乏这种预先训练的模型。...TSFormer 它是一种基于Transformer(TSFormer)的无监督的时间序列预训练模型，使用了MAE中的训练策略并且能够捕获数据中非常长的依赖关系。...但是还是有一些区别，在提出我们的预训练模型时，我们应该考虑两个差异，就像我们在NLP任务中所做的那样: 时间序列数据的密度比自然语言数据低得多 我们需要比NLP数据更长的时间序列数据 TSFormer简介
编辑整理 编辑部：西西 原文作者 Jason Brownlee 问题描述 问题为：国际客运量预测。该数据范围从 1949 年 1 月至 1960 年 12 月。...下面是一个样本的文件 但是我们感兴趣的不是日期 ， 因为每个被观察的相同间距隔开的一个月。因此，我们可以排除加载数据集的第一列。 你可以看到数据集有一个上升趋势的。你还可以看到一些周期性等。...This assumes a working SciPy environment with the Keras deep learning library installed....We can gain finer control over when the internal state of the LSTM network is cleared in Keras by making...LSTM networks can be stacked in Keras in the same way that other layer types can be stacked.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 时隔半年多，毕设男孩终于重操旧业，回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。...如果有阅读过我之前的博客，可以发现使用 LSTM作单类的时间序列异常检测也是基于对于时间序列的预测进行 登堂入室LSTM：使用LSTM进行简单的时间序列异常检测 本次我们要进行的是 使用 注意力机制 +...LSTM 进行时间序列预测，项目地址为Keras Attention Mechanism 对于时间步的注意力机制 首先我们把它git clone 到本地，然后配置好所需环境 笔者的 tensorflow...比如使用多维去预测一维的数据，我们想使用注意力机制 决定哪些维对于预测维起关键作用。...，也是相同的） 对于时间步和输入维的注意力机制 待补充 注:参考 keras-attention-mechanism 以及 Keras中文文档 代码已上传到我的github 发布者：全栈程序员栈长
2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、imputation、分类和异常检测:TimesNet。...与以前的模型不同，它使用基于cnn的架构来跨不同的任务获得最先进的结果，使其成为时间序列分析的基础模型的绝佳候选。 在本文中，我们将探讨TimesNet的架构和内部工作原理。...然后将该模型应用于预测任务，与N-BEATS和N-HiTS进行对比。 TimesNet TimesNet背后的动机来自于许多现实生活中的时间序列表现出多周期性的认识。这意味着变化发生在不同的时期。...捕捉多周期性 为了捕获时间序列中多个时期的变化，作者建议将一维序列转换为二维空间，同时模拟周期内和周期间的变化。 在上图中，我们可以看到模型是如何表示二维空间中的变化的。...总结 本文并不是要证明TimesNet有多好，因为不同的模型可能适应不同的任务，并且我们也没有进行超参数优化，我们介绍TimesNet的主要目的是他的思路，它不仅将cnn的架构引入了时间序列预测，并且还提供了一种周期性判别的新的思路
这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...提供超过1小时的输入时间步。 在学习序列预测问题时，考虑到LSTM使用反向传播的时间，最后一点可能是最重要的。 定义和拟合模型 在本节中，我们将在多元输入数据上拟合一个LSTM模型。...让我知道你的问题框架，模型配置和RMSE在下面的评论。 更新：训练多个滞后时间步的示例 关于如何调整上面的示例以在多个以前的时间步骤中训练模型，已经有许多请求。...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测 概要 在本教程中
核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练，让BERT具有判别异常片段的能力，再应用到下游时间序列异常检测任务中。...接下来，将这个异常样本输入到Transformer模型中，模型得到每个片段的异常值打分预测结构，拟合目标是这个片段是否为异常的分类任务。...在经过大量数据的训练后的BERT，就具有了判别时间序列每个片段是否异常的能力。 2、模型细节 下面主要从异常样本生成、模型结构、训练方式3个部分，介绍AnomalyBERT的模型细节。...异常样本生成，主要目的是将一个正常的时间序列处理成某个片段异常的序列，通过这种方式实现有监督的训练。...左侧第一列是时间序列，红色部分代表异常点，上面是原始序列，下面是模型对各个片段的打分。可以看到对于异常部分，模型的预测打分是明显偏高的，能够正确识别时间序列中的异常片段。
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