Liquid State Machine时间序列预测:利用储备池计算实现高效建模
这种结构特别有利于需要对时间输入的微小变化保持敏感的任务,例如语音识别或混沌时间序列预测。RNN主要用于顺序预测任务,而LSM则可以同时执行分类和预测任务。代码实现我们将使用Python构建一个时间序列数据的预测模型。安装必要的库!pipinstallreservoirpymatplotlibnumpy导入库并加载数据集importnumpyasnp...
长序列预测 & 时空预测万字长文:一文带你探索多元时间序列预测的...
早期的深度学习方法:早期的时空预测通常使用卷积神经网络(CNN)处理空间信息,并与循环神经网络(RNN)结合,来处理时间维度。这种结合为捕捉时空模式奠定了基础。时空图神经网络的崛起:随着图神经网络(GCN)的发展,时空图神经网络(STGNN)迅速成为主流。STGNN通过预定义的图结构,结合GCN和序列模型来捕捉空间和时间依赖。例如,...
【信达金工】涵盖价量与基本面因子的多模型结合神经网络
本文通过参数遍历的方式,将量价因子Alpha158全部输入MLP的预测效果,同将量价因子全部输入RNN或者GRU模型的预测效果进行了对比,发现这种时序神经网络应用方式无法稳定战胜MLP,且对参数较敏感。因此本文采用将Alpha158中的单日因子用时序神经网络拟合后,与窗口期因子拼接,再一起经过MLP模型训练,发现这种应用方式稳定优于纯M...
LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型
时间序列预测在金融、能源管理、医疗保健等诸多领域具有重要应用价值。传统的预测模型,如ARIMA和指数平滑法,在处理复杂的非线性、非平稳的真实世界时间序列数据时,往往面临局限性。近年来,深度学习模型,如CNN和RNN,在时间序列预测任务中展现出优异表现,但它们在捕捉长期依赖关系方面仍存在不足。与此同时,预训练的LLMs...
使用PyTorch 创建的多步时间序列预测的 Encoder-Decoder 模型
Encoder-decoder模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个seq2seq任务,可以使用encoder-decoder模型来处理。本文提供了一个用于解决Kaggle时间序列预测任务的encoder-decoder模型,并介绍了获得前10%结果所涉及的步骤。
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
模型训练结果与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果(www.e993.com)2024年11月8日。
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
模型建立:通过建立一个BP神经网络,迭代地调整权重来确定用于预测计算的权重矩阵。训练集:输入层是一个5*x的矩阵(x是当前交易日的总数,随着时间)。内容为连续5个交易日的价格。输出层是一个1*x矩阵(x与上述相同)。内容为连续5个交易日后第6个交易日的价格days.BP神经网络框架:它由输入层...
新架构RNN反超Transformer:每个隐藏状态都是一个模型
核心思想：将RNN中的隐藏状态换成可学习的模型。甚至在测试时都可以学习，所以该方法称为TTT（Test-TimeTraining）。共同一作UC伯克利的KarenDalal表示：我相信这将从根本上改变语言模型。一个TTT层拥有比RNN表达能力更强的隐藏状态，可以直接取代Transformer中昂贵的自注意力层。在实验中，隐藏状态是线性模型的TTT-...
Transformer的可解释性会转移到RNN吗?|大模型论文日报
2.Transformer的可解释性会转移到RNN吗?目前,循环神经网络架构的最新进展,如Mamba和RWKV,使RNN在语言建模复杂性和下游评估方面的性能达到或超过等尺寸transformer,这表明未来的系统可能建立在全新的架构上。EleutherAI研究了原本为transformer语言模型设计的部分可解释性方法是否能够迁移到这些新兴的...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.2.自回归语言模型1.2.1.循环神经网络-RNN1.2.1.1.循环神经网络循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一...