# MV-LSTM
Multi-variable LSTM current neural networks for prediction and interpretation of multi-variable time series
Guo, Tian, Tao Lin, and Nino Antulov-Fantulin. "Exploring interpretable LSTM neural networks over multi-variable data." International Conference on Machine Learning (ICML). 2019.
Guo T, Lin T, Lu Y. An interpretable LSTM neural network for autoregressive exogenous model[J]. workshop track on ICLR, 2018.
The PyTorch implementation can be found here (credits go to KurochkinAlexey) :
https://github.com/KurochkinAlexey/IMV_LSTM
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MV-LSTM:用于预测和解释多变量时间序列的多变量LSTM递归神经网络
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MV-LSTM 多变量LSTM当前神经网络用于多变量时间序列的预测和解释 郭,田,陶林和Nino Antulov-Fantulin。 “在多变量数据上探索可解释的LSTM神经网络。” 国际机器学习会议(ICML)。 2019。 郭涛,林涛,卢Y.自回归外生模型的一种可解释的LSTM神经网络[J]。计算机应用,2006,26(5):1175-1178 关于ICLR的研讨会专题,2018年。 可以在这里找到PyTorch的实现(贷记给KurochkinAlexey): :
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MV-LSTM-master.zip (23个子文件)
MV-LSTM-master
config_hyper_para.py 5KB
simplified_version
utils_data_prep.py 18KB
mv_rnn_cell.py 18KB
ts_mv_rnn_attention.py 5KB
ts_mv_rnn.py 30KB
ts_mv_rnn_layers.py 6KB
config_hyper_para_mv.py 1KB
utils_libs.py 2KB
main_mv_rnn.py 17KB
ts_mv_rnn_eval.py 2KB
config_data.json 2KB
utils_causal.py 5KB
utils_data_prep.py 15KB
utils_results_analysis.py 3KB
mv_rnn_cell.py 18KB
train_mv_rnn.py 15KB
ts_mv_rnn_attention.py 30KB
ts_mv_rnn.py 46KB
utils_libs.py 2KB
README.md 553B
ts_mv_rnn_basics.py 13KB
config_data.json 7KB
utils_causal.py 5KB
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