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NeuralCDE:“不规则时间序列的神经控制微分方程”的代码
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2021-03-19
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神经控制微分方程用于不规则时间序列[ , ] 基于对受控微分方程的深入理解的数学理论,我们演示了如何构建以下模型: 直接作用于不规则采样的部分观测的多元时间序列。 可能会进行记忆有效的伴随反向传播训练-即使是跨观测也是如此。 展示最先进的性能。 使用现有工具(尤其是PyTorch和库)可以轻松实现和评估它们。 图书馆 参见 。 例子 我们鼓励您看一下 ,它演示了如何使用该库来训练Neural CDE模型来预测螺旋的手征性。 有关如何处理可变长度输入,不规则采样或丢失数据的演示,另请参见 ,所有这些都可以在不更改模型的情况下轻松处理。 一个自包含的简短示例: import torch import torchcde # Create some data batch , length , input_channels = 1 , 10 , 2 hidden_channels = 3 t
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NeuralCDE-master.zip (33个子文件)
NeuralCDE-master
experiments
speech_commands.py 2KB
models
__init__.py 163B
README.md 335B
vector_fields.py 3KB
metamodel.py 8KB
other.py 6KB
results
.gitkeep 0B
parse_results.py 4KB
datasets
speech_commands.py 5KB
__init__.py 69B
README.md 394B
sepsis.py 7KB
uea.py 8KB
common.py 5KB
README.md 4KB
sepsis.py 3KB
uea.py 3KB
common.py 12KB
imgs
spiral.png 95KB
ct.png 52KB
neurips-img.png 39KB
main.png 45KB
controldiffeq
misc.py 2KB
interpolate.py 13KB
__init__.py 120B
cdeint_module.py 5KB
README.md 3KB
example
README.md 319B
example.py 7KB
LICENSE 11KB
setup.py 1KB
README.md 3KB
.gitignore 73B
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戴剑松
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