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UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries

多变量时间序列的无监督可扩展表示学习方法

时间序列表示学习无监督学习PyTorchUCR数据集UEA数据集Github开源项目

UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries项目提出了一种无监督可扩展表示学习方法,专门用于处理多变量时间序列数据。该方法基于三元组损失训练编码器,能够处理等长或不等长时间序列。项目提供了UCR和UEA数据集实验代码,包括迁移学习和稀疏标记实验。此外,还包含预训练模型和结果可视化工具。在多个基准数据集上,该方法展现出优秀的性能,为时间序列分析领域提供了创新解决方案。

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介绍相关项目
GeoTorchAI - 基于PyTorch的空间时序深度学习框架
GeoTorchAIGithubPyTorch卫星图像分类开源项目深度学习框架空间时序数据
GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架，专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块，支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割，以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装，并提供示例代码，方便研究人员和开发者快速上手使用。
recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理
GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理
Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制，可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法，支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能，为AI研究和应用开发提供了实用工具。
Deep_Learning_Machine_Learning_Stock - 深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习算法股票预测
本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。
SASRec.pytorch - 基于PyTorch的SASRec模型实现
GithubPyTorchSASRec序列推荐开源项目推荐系统自注意力机制
SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。
umap - 先进的流形学习和数据降维算法
GithubUMAP开源项目数据可视化机器学习聚类降维
UMAP是一种高效的非线性降维和数据可视化算法。它能处理大规模高维数据,支持多种距离度量,可用于监督和半监督学习。UMAP在保持数据全局结构方面表现优异,运行速度快,理论基础扎实。该项目还包含densMAP功能,可在降维同时保留局部密度信息。作为t-SNE的有力替代,UMAP适用于多种机器学习场景。
temporian - 高效可靠的时间数据预处理库
GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程
Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型，包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化，Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外，它还提供了防止数据泄露的功能，并能与现有机器学习生态系统无缝集成，为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。
Autoformer - 具有自相关性的分解变压器，用于长期序列预测
AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测
Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型，采用分解变压器和自动相关机制，实现38%的预测精度提升，覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近，该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library，并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer，不需位置嵌入，具备内在的对数线性复杂度，易于实现和复现。
mae_st - 掩码自编码器在时空学习和视频重建中的应用
GithubMasked AutoencodersPyTorch实现开源项目时空学习视频处理预训练模型
mae_st项目是一个基于PyTorch实现的掩码自编码器时空学习框架。该项目提供预训练模型、微调和测试代码，支持在Kinetics数据集上进行训练和评估。项目特色包括交互式可视化演示，展示不同掩码率下的MAE输出效果。研究人员可借助此工具开展视频理解和重建相关研究，深入探索时空学习领域。
chronos-t5-base - T5架构驱动的时间序列预测基础模型
ChronosGithubHuggingfaceT5架构开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型
Chronos-T5-Base是一款基于T5架构的时间序列预测基础模型，具有2亿参数规模。该模型将时间序列转换为token序列，通过交叉熵损失训练，能够生成多样化的概率性预测。Chronos-T5-Base在大量公开时间序列数据和合成数据上进行了预训练，适用于广泛的时间序列预测场景。研究人员和开发者可以通过Python接口轻松调用该模型，实现高效的时间序列分析和预测。
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