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cond_rnn

条件时间序列预测的深度学习框架

ConditionalRecurrentKerasRNN时间序列TensorFlowGithub开源项目

ConditionalRecurrent是一个兼容Keras的包装器，用于基于时间不变数据进行条件时间序列预测。它支持各种循环层，通过学习条件表示来初始化RNN状态，有效模拟P(x_{t+1}|x_{0:t}, cond)。该库适用于包含外部输入的时间序列数据，如天气预测，为整合时间不变条件信息提供了实用的解决方案。

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介绍相关项目
conditional-flow-matching - 连续正规化流模型的高效训练库
Flow MatchingGithubPyTorchTorchCFM开源项目生成模型连续正规化流
TorchCFM是一个专注于条件流匹配(CFM)方法的开源库，用于高效训练连续正规化流(CNF)模型。该库提供了多种CFM变体的实现，包括OT-CFM和[SF]2M，可用于图像生成、单细胞动力学和表格数据等任务。TorchCFM旨在帮助研究人员更便捷地使用和扩展这些先进的生成模型技术，缩小CNF与扩散模型之间的性能差距。
stock-prediction-deep-neural-learning - 基于深度学习的股票价格预测系统
GithubLSTMyFinance开源项目时间序列预测深度神经网络股票预测
这个开源项目利用LSTM神经网络和TensorFlow实现股票价格时间序列预测。它通过yFinance库获取市场数据,分析股票信息、持有人等关键数据。该系统旨在识别股票价格模式,提高预测准确性,为投资决策提供参考。这是一个面向股市分析的人工智能解决方案。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
Corrformer - 全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统
CorrformerGithub天气预报开源项目时空建模机器学习深度学习
Corrformer是一种新型天气预报模型，通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度，并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上，Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型，近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。
time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测
本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源，涵盖论文、代码和数据，全面总结其最新进展。内容持续更新，开放问题提交和拉取请求，覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域，适合学术研究及实际应用。
chainer - Python深度学习框架，支持动态计算图和CUDA加速
CUDAChainerCuPyGithub开源项目深度学习自动微分
Chainer是一个Python深度学习框架，提供基于define-by-run方法的自动微分API（动态计算图）和面向对象的高级API，用于构建和训练神经网络。通过CuPy支持CUDA/cuDNN，实现高性能训练和推理。尽管Chainer已进入维护阶段，仅进行bug修复和维护，但其文档、教程和社区资源仍然活跃，适合研究和开发深度学习模型的用户。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库，作为 TensorFlow 生态系统的一部分，结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断，以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法，如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例，帮助用户解决实际问题。
Keras-GAN - 多种生成对抗网络（GAN）的Keras实现与教程
GithubKeras-GAN图像生成开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
该项目包含多种Keras实现的生成对抗网络（GAN），如AC-GAN、CycleGAN、Pix2Pix等，基于研究论文，提供核心概念的实现与详细教程。欢迎社区贡献以扩展更多GAN变体。
Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing - 基于储层计算的时间序列分析框架
GithubReservoir Computing开源项目时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络
这个开源项目利用储层计算技术，实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列，并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。
chronos-t5-mini - 基于T5架构的轻量级时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface基础模型开源项目时间序列预测概率预测模型预训练模型
Chronos-T5-Mini是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型，拥有2000万参数。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，可生成概率性预测。Chronos-T5-Mini在大量公开时间序列数据和合成数据上训练，适用于多种时间序列预测任务。通过Chronos Pipeline，研究人员和开发者可以便捷地使用该模型进行推理，获得精确的预测结果。
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