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deeptime

Python时间序列分析与动态建模库

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库,集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法(如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型)及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时,deeptime还提供了独特的Model类,用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装,适用于各类时间序列数据研究。

DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
Time-Series-Forecasting-and-Deep-Learning - 时间序列预测与深度学习研究资源集锦
GithubMambaTransformer开源项目时间序列预测深度学习神经网络
本项目汇总了时间序列预测和深度学习领域的研究论文、竞赛、数据集和代码等资源。内容涵盖2017年至2024年的研究成果,包括Transformer和Mamba等模型的创新应用。同时提供实例、博客和教程,为时间序列分析与预测研究提供全面参考。
kshape-python - 高效精准的时间序列聚类算法
Githubk-Shape开源项目数据挖掘无监督学习时间序列聚类机器学习
kshape-python是一种用于单变量和多变量时间序列聚类的高效无监督算法。该方法在ACM SIGMOD 2015会议上获得最佳论文奖,已在多个科学领域和知名企业中广泛应用。kshape-python在准确性和效率方面表现出色,在包含100多个数据集的基准测试中名列前茅。该项目提供CPU和GPU版本实现,可处理大规模时间序列数据。项目提供详细的安装说明、使用示例和基准测试结果,支持单变量和多变量时间序列数据,可在CPU或GPU上运行。该方法在UCR和UAE两个established benchmarks上进行了评估,展示了其在不同数据集上的性能。
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。
tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库,专注于水领域应用。它提供简洁统一的API,集成多种算法从基础规则到高级神经网络,能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷,适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域,提供可靠的异常检测方案,并鼓励社区参与开发。
U-Time - 深度学习模型实现高频睡眠自动分期
GithubU-SleepU-Time开源项目时间序列分割深度学习睡眠分期
U-Sleep是基于U-Time时间序列分割模型开发的深度学习系统,专门用于高频睡眠自动分期。它能适应多种临床人群和多导睡眠记录协议,提供准确稳健的分期结果。该项目包含模型的完整实现,支持训练和评估,并提供命令行接口便于操作使用。
torchdyn - PyTorch数值深度学习库,支持微分方程和数值方法
GithubPyTorchTorchdyn开源项目微分方程数值方法深度学习
Torchdyn是一个专注于数值深度学习的PyTorch库,涵盖微分方程、积分变换和数值方法。它提供便捷的工具和层,用于构建神经微分方程和复合模型,并支持GPU加速和多种数值方法。该库与PyTorch和pytorch-lightning高度集成,使得用户能够快速上手,推进研究和应用。
UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理
GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习
UniTS是一种统一的时间序列模型,可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法,无需任务特定模块,在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力,能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符,为时间序列分析提供了灵活的解决方案。
deap - 灵活高效的进化计算框架,实现快速原型开发和创意测试
DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法
DEAP是一个开源的进化计算框架,为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法,如遗传算法、遗传编程和进化策略,并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构,同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能,包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等,可应用于解决各类复杂优化问题。
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