在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。 在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。...但在本例中，为了简单起见，我们将对数据进行目视检查。 ? 准备数据 在这一步中，我们需要对加载的数据进行转换和处理，以便将其作为输入传递给深度混合学习模型，然后我们可以开始训练过程。...我们可以把时间序列预测看作是一个有序的机器学习回归问题，把时间序列数据转换成一组特征值和相应的真值或目标值。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。...现在，不同于图像数据，我们看到，在时间序列数据中，深度混合学习并不比传统的深度学习、机器学习或统计方法好多少。但是，在做了彻底的超参数调优之后，我确信结果会更好!
模型的时间序列预测方法；最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战对未来该方向的研究趋势进行了展望。...传统参数模型和机器学习算法已难以 高效准确地处理时间序列数据，因此采用深度学习 算法从时间序列中挖掘有用信息已成为众多学者 关注的焦点。...余下内容将以深度学习的视角重点分析阐述有关时间序列预测方向的内容，并在多种 GPU 环境下对不同数据集采用多个评价指标进行实验对比分析。...基于深度学习的时间序列预测算法发展脉络如图1 所示： 时间序列预测是时间序列任务中最常见和最 重要的应用，通过挖掘时间序列潜在规律，去进行 类推或者延展用于解决在现实生活中面临的诸多 问题，包括噪声消除...基于深度学习的时间序列预测方法 基于深度学习的时间序列预测方法 最初预测任务数据量小，浅层神经网络训练速 度快，但随着数据量的增加和准确度要求的不断提 高，浅层神经网络已经远不能满足任务需求。
第1篇 20190716 利用深度神经网络增强时间序列动量策略 ▍作者 Bryan Lim、Stefan Zohren、Stephen Roberts Abstract 虽然时间序列动量在金融领域是一个被广泛研究的现象...在本文中，我们引入了深度动量网络（Deep Momentum Networks），一种基于深度学习的交易信号与时间序列动量策略中使用的波动率缩放框架相结合的方法。...解读 尽管许多论文都研究了机器学习在金融时间序列预测中的应用，但它们通常都将潜在预测问题作为一个标准回归或分类任务——回归模型预测预期收益，分类模型预测未来价格走势。...在这篇paper中，引入了一种新的混合模型，它将基于深度学习的交易信号与时间序列动量策略中使用的波动率缩放框架相结合 ——我们把它称之为深度动量网络（DMNs）。从多个角度改进了现有的方法。...首先，通过使用深度神经网络直接生成交易信号，我们不再需要手动指定趋势估计器和头寸规模估算方法——允许直接使用现代时间序列预测框架来学习它们。
1.datetime类型 对于时间序列数据进行处理时，需要使用表示时间的方法。在P樱桃红中提供了datetime数据类型来对日期和实践进行处理。指定datetime。...datetime(年，月，日，时，分，秒，毫秒)，将返回包含所指定数据的datetime对象，在指定参数时，顺序可以是任意的，也可以指定day=日而不对年或月进行制定。...月22日的datetime对象，并将其带入x中 x = dt.datetime(1999,2,22) print(x) 2.timedelta类型 datetime.timedelta类型是用于表示时间长度的数据类型...，通过按顺序对datetime.timedelta(日，秒)进行指定，程序就会返回指定时间的timedelta对象，可以通过hours=4、minutes=10的方式来指定小时或分钟的单位。...，可以将timedelta类型数据乘以整数倍，也可以在timedelta类型数据之间进行运算。
本文全面概述了深度学习用于时间序列异常检测的最新架构，提供了基于策略和模型的方法，并讨论了各种技术的优点和局限性。此外，还举例说明了近年来深度学习在时间序列异常检测中各领域的应用。...2 深度异常检测方法 对于具有复杂结构的数据，深度神经网络是建模依赖关系的强大方法。图3展示了时间序列异常检测中深度学习体系结构的分类。...图3 时间序列异常检测中使用的深度学习架构 2.1 时间序列异常检测 本文中，时间序列异常检测的深度模型根据其主要方法和体系结构进行分类。...图7 用于多元时间序列异常检测的图神经网络（GNN）的基本结构，可以学习指标之间的关系（相关性）并预测时间序列的预期行为。 GNN通过学习空间结构增强多元时间序列数据建模能力。...GANF结合图形结构学习增强正规化流，通过分解时间序列密度学习条件密度，并使用基于图的依赖解码器总结计算系列密度所需的条件信息。
本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。 本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。...在学习和预测时，这可能会导致一些错误，因此为了使每个点都唯一，我们添加了另一个循环函数。同时使用这两个功能，可以将所有时间区分开。 为了在一年中的某个时间创建相同的循环逻辑，我们将使用时间戳功能。...数据是时间序列或序列。对于序列建模，我们将选择具有LSTM层的递归神经网络的Tensorflow实现。 LSTM网络的输入是3D张量： （样本，时间步长，功能） 样本—用于训练的序列总数。...使用训练好的模型，我们可以预测值并将其与原始值进行比较。...总结，本文介绍了在对时间序列数据进行建模和预测时使用的简单管道示例： 读取，清理和扩充输入数据 为滞后和n步选择超参数 为深度学习模型选择超参数 初始化NNMultistepModel（）类 拟合模型
有很多的时间序列数据的特性，使得它与其他类型的数据的不同。 首先，采样的时间序列数据往往包含很多噪声且具有高的维数。...但是，特征学习的时间序列数据必须去修改，为了调整时间序列数据的特征，为了捕捉时间信息。 ---- 非监督学习和深度学习 接下来主要介绍用于无监督特征学习模型和技术，用于建模时间关系。...系数θ={W,b,c,A,B}，用对比的分歧进行培训。就像RBM，所述的cRBM也可以作为一个模块来创建深度网络。 自动编码 不具有一个配分函数的模型是自动编码，参见图3。...深度学习方法的多元时间序列符合这一描述，并为金融领域提供了新的兴趣方法，对于深度学习共同体的新的挑战是笔者的知识还没有被尝试法。 ---- 大总结 无监督特征学习和深度学习技术已成功应用于多种领域中。...而在深学习和无监督特征学习的已经注重在计算机视觉领域，本次分享回顾了一些深度学习方法对时间序列域的成功应用。
近年来，深度学习在TSC领域逐渐受到关注，具有自动从原始时间序列数据中学习并抽取有意义特征的能力。 本文首先介绍了TSC任务，然后概述了经典的非深度学习方法。...最后，探讨了深度学习时间序列分类任务中尚未解决的问题并展望了未来的研究方向。...Ignatov使用单层CNN并用统计特征增强提取的特征。另一种方法是使用1D-CNN进行特征提取，具有大卷积核尺寸和浅层数。特征被拼接并使用两个全连接层融合。最后，通过softmax进行分类。...针对样本数量不平衡的问题，提出了基于1D-CNN和BorderlineSMOTE数据增强方法的情感识别模型。此外，还提出了具有优先级概念的梯度优先粒子群优化方法，用于选择深度学习模型结构。...5 基于深度学习的时间序列分类研究趋势 近年来，深度学习在时间序列分类（TSC）领域非常活跃，但尚未出现主导其他方法的模型。
Forecasting the evolution of events over time is essential to many applications,...
沪深300指数增强 github（https://github.com/AlphaSmartDog/DeepLearningNotes/tree/master/Note-6%20A3CNet/Note-...上证50指数增强 github（https://github.com/AlphaSmartDog/DeepLearningNotes/tree/master/Note-6%20A3CNet/Note-6.3%...8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%80%89%E8%82%A1-SH50%E6%8C%87%E6%95%B0%E5%A2%9E%E5%BC%BA） ---- 这里简单的构建了一个使用深度强化学习算法实现多因子选股的框架...不过，目前DRL无论policy还是value都是使用神经网络作近似函数，深度强化学习算法近似函数的核心是使用深度学习模型（神经网络），就目前来看神经网络并不能很好的解决交易市场时间序列预测的问题，也就很难比较准确的给强化学习框架一个精确的估值...例如做HS300指数增强的时候，向指令向量对应位添加现金、债券、货币基金等选项，直接指定各位置选项的百分比。 定性指令Agent只进行走势方向预测，不进行仓位管理。
最近的 Ventilator Pressure Prediction比赛展示了使用深度学习方法来应对实时时间序列挑战的重要性。比赛的目的是预测机械肺内压力的时间顺序。...顶层架构及其主要组件如图1所示: N-BEATS是一个纯粹的深度学习架构，它基于集成前馈网络的深度堆栈，这些网络也通过正向和反向的相互连接进行堆叠。...外部学习过程发生在堆叠层，帮助模型学习所有时间序列的全局特征。 双重残差叠加:残差连接和叠加的想法是非常巧妙的，它几乎被用于每一种类型的深度神经网络。...注意:原始的N-BEATS实现只适用于单变量时间序列。 DeepAR 结合深度学习和自回归特性的新颖时间序列模型。...综上所述，深度学习无疑彻底改变了时间序列预测的格局。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。
由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 ...目的：学会使用tf.keras构建lstm神经网络进行一个基本的时间序列数据预测（入门版），基于官方案例-预测天气数据进行学习。 ...用户：同通过学习库的使用而进行应用的用户，本节笔记不包含原理解读。...具体代码可从官方下载）：https://keras.io/api/preprocessing/timeseries/#timeseries_dataset_from_array-function 深度学习...总结： 对keras创建Lstm神经网络的流程大致有了一个了解，下来需要进一步了解具体的原理进行深入的学习，这样的模型参数设置，和结果的好坏才有更准确的把握。
为了利用这些数据，自动知识提取（automatic knowledge extraction）必须按比例进行。...因此，我们可以看到，最近很多物联网数据集都包含一个人类专家指定状态的注释，记录为数据序列中的一组边界和相关标注。...传统的变点检测（changepoint detection）方法只能查找统计学意义上可检测的边界，其中，这些边界被定义为数据序列的生成参数中的突变。...然而，我们观察到断点往往出现在更细微的边界上，而用这些统计方法对其进行检测的效果并不是很好。...在这项研究中，我们提出了一种新的，基于深度学习的无监督方法，它在性能表现上要优于现有的技术，并且能够以较高的精确度学习更微妙的断点边界。
作者：时序人，编辑：kaggle竞赛宝典 时间序列预测一定需要深度学习模型吗？ 简介 时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。...传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。...模型对比 该文作者尝试回答一个问题：一个简单但配置良好的GBRT模型与最先进的深度学习时间序列预测方法的结果比较？...作者对8个最先进的深度学习模型的9个数据集进行了比较研究，这些模型都是在过去几年中在各大顶会上发表过的工作。...DNNs 总结展望 该文复现了最近一些用于时间序列预测的深度学习的工作，并在各种数据集上与GBRT进行比较。
此外， ML/DL模型首先通过超参数调整进行了微调。统计模型则以逐个时间序列的方式进行训练。相反，DL模型是全局模型（在数据集的所有时间序列上进行训练）。因此，它们能够利用交叉学习的优势。...该研究使用了M3数据集：首先，作者对1,045个时间序列进行了测试，然后对整个数据集（3,003个时间序列）进行了测试。...由于时间序列本质上也是呈现出序列性，如果将预训练的转换器（transformers）模型应用在时间序列预测上，结果将会如何呢？ 不少学术论文对深度学习模型进行了深度探讨，但并没有展示出完整的情况。...此外， ML/DL模型首先通过超参数调整进行了微调。统计模型则以逐个时间序列的方式进行训练。相反，DL模型是全局模型（在数据集的所有时间序列上进行训练）。因此，它们能够利用交叉学习的优势。...该研究使用了M3数据集：首先，作者对1,045个时间序列进行了测试，然后对整个数据集（3,003个时间序列）进行了测试。
另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。...模型对比 该文作者尝试回答一个问题：一个简单但配置良好的GBRT模型与最先进的深度学习时间序列预测方法的结果比较？...作者对8个最先进的深度学习模型的9个数据集进行了比较研究，这些模型都是在过去几年中在各大顶会上发表过的工作。...下面是训练的损失函数： 实验结果 01单变量时间序列预测 没有协变量 有协变量 02深度学习模型对比 vs. LSTNet vs....DNNs 总结展望 该文复现了最近一些用于时间序列预测的深度学习的工作，并在各种数据集上与GBRT进行比较。
这是一篇非常有意思的论文，它将时间序列分块并作为语言模型中的一个token来进行学习，并且得到了很好的效果。...Chronos是一个对时间序列数据的概率模型进行预训练的框架，它将这些值标记为与基于transformer的模型(如T5)一起使用。...Chronos模型的参数范围从20M到710M不等，在已知数据集上优于传统和深度学习模型，在新数据集上表现出具有竞争力的零样本性能。...数据增广 TSMix通过组合两个以上的数据点，将Mixup数据增强概念(最初是为图像分类而开发的)扩展到时间序列数据。...这些模型不仅超越了AutoETS和AutoARIMA等传统统计模型，也超越了PatchTST和DeepAR等特定任务的深度学习模型。
作者让SAN分两步操作:训练一个统计预测模型(通常是ARIMA)，然后训练实际的深度时间序列基础模型(使用统计模型对TS数据进行切片、归一化和反归一化)。...统计模型对输入时间序列进行切片，以便学习更健壮的时间序列表示并去除非平稳属性。作者指出:“通过对切片级特性进行建模，SAN能够消除局部区域的非平稳性。”...作者对他们的新数据集进行评估和基准测试，比较了Informer、Reformer、Crossformer和其他深度时间序列模型的性能。...但是该模型目前只能处理单变量时间序列 ICML 、ICLR 2023 除了Neurips之外，ICML和ICLR 2023还重点介绍了几篇关于时间序列预测/分析的深度学习的论文。...但是对于时间序列特别是多元TS需要更大范围的扰动来学习随机影响。作者提出了一种基于深度学习的方法，可以学习数据的掩码和相关的扰动，更好地解释特征的重要性。
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