HTNE是北航老师提出的针对时序网络(temporal network)嵌入的一个模型，论文发表在2018年KDD上。时序网络，即网络是随时间动态变化的（节点和边会增加或减少）。文章研究了时序网络的embedding问题，旨在建模网络的时序形成模式，从而提升网络embedding的效果。文章通过节点的邻居形成序列（neighborhood formation sequence）建模节点的演变过程，
导读怎么样来理解近期异常火热的深度学习网络？深度学习有什么亮点呢？答案事实上非常简答。今年十月份有幸參加了深圳高交会的中科院院士论坛。IEEE fellow汤晓欧做了一场精彩的报告，这个问题被汤大神一语道破，他说深度学习网络说白了就是一个多层的神经网络。同20年前相比，计算机硬件性能提升非常多，有了实现处理大数据和并行运算的能力，deep learning才被又一次重视起来。这里，再反复一遍CNN
TSDataset
TSDataset 是 PaddleTS 中一个主要的类结构，用于表示绝大多数的时序样本数据，并作为PaddleTS其他算子的输入以及输出对象。TSDataset 包涵两类时序数据：待预测目标：表示希望被预测的时序序列协变量：无需被预测的时间序列，协变量的加入通常用于辅助提高模型预测的效果TSDataset支持的时序样本数据可以分为：单变量数据，只包含单列的预测目标，同时可以包
时序卷积网络（Temporal convolutional network， TCN）的提出是为了是卷积神经网络具备时序特性，与多种RNN结构相对比，发现在多种任务上TCN都能达到甚至超过RNN模型。 TCN主要基于因果卷积和膨胀卷积（Dilated Convolution）因果卷积 从直观上来说，它类似于将卷积运算「劈」去一半，令其只能对过去时间步的输入进行运算。对于 TCN 所使用的一维卷积
TF 2.0 - 时间序列预测入门最近 Google 正式将 TensorFlow 2.0 作为默认 TensorFlow 版本了，作为一名初学者，决定用相对易用的新版的 TensorFlow 来进行实践。在接下来的内容中，我将记录我用 LSTM 和 Beijing PM2.5 Data Set 来进行时间序列预测的过程。因为 ipynb 文件里都包含图片，所以在文章里就不上图了哈。0. 环境Pa
在进行数字电路系统的设计时，时序是否能够满足要求直接影响着电路的功能和性能。本文首先讲解了时序分析中重要的概念，并将这些概念同数字系统的性能联系起来，最后结合FPGA的设计指出时序约束的内容和时序约束中的注意事项。一、时序分析中的重要概念在数字系统中有两个非常重要的概念：建立时间和保持时间，其示意图如图1所示。一个数字系统能否正常工作跟这两个概念密切相关。只有建立时间和保持时间都同时得到满足时，数
论文标题： OMNI-SCALE CNNS: A SIMPLE AND EFFECTIVE KERNEL SIZE CONFIGURATION FOR TIME SERIES CLASSIFICATION 论文链接： https://openreview.net/forum?id=PDYs7Z2XFGv 代码链接： https://github.com/Wensi-Tang/OS-CNN摘要感受野
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2023-11-26 23:41:17
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AlexNet相关文献：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksAlex Krizhevsky Ilya Sutskever Geoffrey E. Hinton2012 NIPSAlexNet的特点;用relu代替sigmoidlocal response normalization，提高泛化能力分到多个GP
# 使用 PyTorch 进行时序预测的卷积神经网络模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）通常用于图像处理任务，但在某些时序预测任务中，它们也能展现出优异的性能。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的 CNN 时序预测模型，包括代码示例、模型架构，并使用 Mermaid 语法绘制序列图和状态图。
## 什么是时序预测
时序预测（Time Series Prediction）
一、前言 在图像处理领域，卷积神经网络（Convolution Nerual Network，CNN）凭借其强大的性能取得了广泛的应用。作为一种前馈网络，CNN中各输入之间是相互独立的，每层神经元的信号只能向下一层传播，同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的。因此，CNN擅长于提取图像中包含的空间特征，但却不能够有效处理时间序列数据（
。 1摘要卷积网络已被证明在提取结构化数据中的高级特征方面具有不错的效果。而时间卷积网络(TCN)是一种利用因果卷积和空洞卷积的神经网络模型，它可以适应时序数据的时序性并可以提供视野域用于时序建模。在这篇文章中，作者提出了一种新颖的思路，将TCN应用于时间序列的异常检测中。其中，文中通过正常序列进行训练TCN，并用它来预测若干时间步长的趋势。然后，采用多元高斯分布来拟合预测误差，计算每个时间点的数
RNN应用中存在的问题是，每一个RNN Cell的state都取决于前一个RNN Cell的state，因此RNN很难采用并行计算，计算的速度往往较慢。但是RNN的优势是，能够依据attention利用输入句子的全部信息。所以就有人提出，如果只用attention，不用RNN是否可行，这就是2017年的一篇论文提出的解决方案（原文）。 该神经网络的优势是，采用了非Recurrent的Encoder
介绍许多文章关注二维卷积神经网络。它们特别用于图像识别问题。1D CNN在一定程度上被涵盖，例如用于自然语言处理(NLP)。很少有文章解释如何构建一个1D CNN。本文试图弥补这一差距。什么时候应用1D CNN?CNN可以很好地识别数据中的简单模式，然后使用这些模式在更高的层中形成更复杂的模式。当您希望从整体数据集的较短(固定长度)片段中获得有趣的特征，且特征在片段中的位置相关性不高时，1D CN
一般的深度学习入门例子是MNIST 的训练和测试，几乎就算是深度学习领域的 HELLO WORLD 了，但是，有一个问题是，MNIST 太简单了，初学者闭着眼镜随便构造几层网络就可以将准确率提升到 90% 以上。但是，初学者这算入门了吗？答案是没有。现实开发当中的例子可没有这么简单，如果让初学者直接去上手 VOC 或者是 COCO 这样的数据集，很可能自己搭建的神经网络准确率不超过 30%。是的，
同样也要对时间特征进行提取柱塞泵振动信号是一种时序信号，它包含了随时间变化的信息，而传统的卷积神经网络（CNN）主要用于处理图像等具有空间结构的数据，因此在处理时序信号时可能会忽略掉重要的时序特征。为了更有效地处理时序数据，可以考虑以下一些方法：适用于时序数据的神经网络模型：针对时序数据，可以使用一些专门设计用于处理序列数据的神经网络模型，例如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。这
数据模型Prometheus 存储的是时序数据, 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。时序索引时序(time series) 是由名字(Metric)，以及一组 key/value 标签定义的，具有相同的名字以及标签属于相同时序。时序的名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，它必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名
官方文档介绍https://pytorch.org/docs/master/nn.html#convolution-layerspytorch 中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/当然，在pycharm中查找某个函数的具体结构时也可以ctrl+click CONV1Dhttps://pytorch.org/docs/mast
近几年大数据和人工智能技术逐渐成熟，运维领域多年来面临的困境有望得到突破。AIOps就是在这样一个环境下自然孕育而生。IT运维数据天生就有数据量大，维度多，时序等特征，结合人工智能算法，通过训练，就可以让机器自动发现系统异常，快速找到关联的根因，甚至可以根据历史数据提前做出预测。近些年关于AIOps的研究越来越热门，其中，多维时间序列的异常检测和故障诊断是其中非常重要的一个课题方向。本次和大家分享
论文标题丨Practical Approach to Asynchronous Multivariate Time Series Anomaly Detection and Localization论文来源丨KDD 2021论文链接丨https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467174源码链接丨https://github.com/eBay/RANSynCo
时序预测 | Python基于CNN-transformer时间序列预测
