NeuralCDE:“不规则时间序列的神经控制微分方程”的代码

上传者: 42116585 | 上传时间: 2022-03-29 17:43:08 | 文件大小: 269KB | 文件类型: -
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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