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TimeMixer

多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。

Mix-of-Show - 去中心化低秩适应技术实现扩散模型的多概念定制
AI绘图GithubMix-of-Show低秩适应多概念定制开源项目扩散模型
Mix-of-Show是一种扩散模型多概念定制技术,通过去中心化低秩适应实现单概念和多概念融合。它可生成高质量动漫和真实人物图像,无需正则化数据集,支持区域可控的多概念采样。该项目开源了训练和推理代码,为扩散模型个性化提供新方案。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南
GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程
该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南,涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法,以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明,旨在提升预测模型性能。
Merlion - 全面的时间序列智能分析库
GithubMerlion开源项目异常检测时间序列机器学习预测
Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
functime - 高性能时间序列机器学习Python库
GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取
functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库,提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估,通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列,支持外生特征和自动化调优,并集成LLM代理用于预测分析,适用于各种机器学习和数据分析任务。
mcfly - 简化时间序列深度学习的开源框架
GithubTensorflowmcfly回归分析开源项目时间序列分类深度学习
mcfly是一个开源的深度学习框架,专门用于时间序列分类和回归。它能直接处理原始数据,无需计算信号特征或专业领域知识,在加速度计数据的活动分类等任务中表现出色。该框架基于TensorFlow 2构建,支持Python 3.10和3.11,并提供可视化工具展示模型配置和性能。mcfly与传统机器学习技术相比具有竞争力,欢迎社区贡献。
MixFormer - 基于迭代混合注意力的端到端目标跟踪框架
GithubMixFormer开源项目注意力机制深度学习目标追踪计算机视觉
MixFormer是一种创新的端到端目标跟踪框架,采用目标-搜索混合注意力(MAM)骨干网络和角点头部结构,实现了无需显式集成模块的紧凑跟踪流程。这种无后处理方法在LaSOT、GOT-10K和TrackingNet等多个基准测试中表现卓越,并在VOT2020上取得0.584的EAO成绩。项目开源了代码、模型和原始结果,为目标跟踪研究领域提供了宝贵资源。
mamba - 线性时间序列建模的突破性架构
GithubMamba序列建模开源项目深度学习状态空间模型线性时间复杂度
Mamba是一种创新的状态空间模型架构,专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型,Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模,突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型,支持多种硬件平台的推理和评估,展现了优越的性能和灵活性。
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