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企业英语网站,黑河网站seo,建网站详细教程,深圳荷坳网站建设公司谷歌最新模型TSMixer#xff0c;时间序列预测模型。 Google源码#xff0c;tensorflow框架以及pytorch版本。 模型整体架构全部由简单的MLP组成。 多变量输入多变量输出#xff0c;多步单步随意切换。 数据替换简单#xff0c;有需要学习的可#xff5e;最近谷歌推出的 TS…谷歌最新模型TSMixer时间序列预测模型。 Google源码tensorflow框架以及pytorch版本。 模型整体架构全部由简单的MLP组成。 多变量输入多变量输出多步单步随意切换。 数据替换简单有需要学习的可最近谷歌推出的 TSMixer 模型在时间序列预测领域掀起了一阵小热潮。它作为一个时间序列预测模型有着独特的设计和优势。模型架构全 MLP 构建的简洁之美TSMixer 的整体架构全部由简单的多层感知机MLP组成。这种设计摒弃了一些复杂的神经网络结构如卷积或者注意力机制等。MLP 的简单性使得模型不仅易于理解和实现还在一定程度上降低了计算复杂度。比如在构建 MLP 层时用 Python 和 PyTorch 可以这样简单实现一个基本的线性层import torch import torch.nn as nn class SimpleMLPLayer(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(SimpleMLPLayer, self).__init__() self.linear nn.Linear(in_features, out_features) def forward(self, x): return self.linear(x)这里定义了一个简单的 MLP 层init方法初始化了线性层forward方法则定义了数据的前向传播过程。通过这种简单的线性层堆叠就可以构建出 TSMixer 的 MLP 架构。多变量与多步预测的灵活性TSMixer 支持多变量输入多变量输出并且多步单步预测能够随意切换。这对于处理复杂的时间序列数据非常友好。在实际应用场景中比如金融领域的多股票价格预测或者气象领域多种气象因素的预测多变量输入输出的能力就显得尤为重要。假设我们有多个时间序列变量作为输入每个时间序列有numfeatures个特征时间步长为timesteps批次大小为batch_size。在 PyTorch 中可以这样定义输入数据input_data torch.randn(batch_size, time_steps, num_features)如果要进行多步预测输出的形状会根据预测步数numpredsteps进行调整。例如如果是单变量多步预测输出形状可能是(batchsize, numpredsteps)多变量多步预测输出形状可能是(batchsize, numpredsteps, numoutputfeatures)。谷歌源码与框架实现谷歌提供了该模型的源码分别基于 TensorFlow 框架以及 PyTorch 版本。对于习惯不同框架的开发者来说这无疑是个好消息。以 TensorFlow 版本为例构建一个简单的 MLP 层可以这样写import tensorflow as tf class SimpleMLPLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, out_units): super(SimpleMLPLayer, self).__init__() self.dense tf.keras.layers.Dense(out_units) def call(self, x): return self.dense(x)这里同样是定义了一个简单的 MLP 层init方法初始化了全连接层call方法定义了前向传播。而 PyTorch 版本在上面已经有简单的示例。两种框架实现的思路相似但语法略有不同开发者可以根据自己的喜好和项目需求进行选择。数据替换的便利性TSMixer 的数据替换十分简单。这意味着如果我们在实际应用中有不同格式或者不同来源的数据很容易将其适配到模型中。比如从 CSV 文件读取数据后可以很方便地进行预处理然后转化为模型能够接受的张量格式。这对于快速迭代实验不同数据集的研究人员或者工程师来说是非常实用的特性。总之谷歌的 TSMixer 模型凭借其简洁的 MLP 架构、灵活的预测能力、多框架支持以及数据替换的便利性为时间序列预测领域带来了新的思路和工具。如果你对时间序列预测感兴趣不妨深入研究一下这个模型相信会有不少收获。