Neural-GC:神经网络的格兰杰因果关系发现-源码

神经格兰杰因果关系 Neural-GC存储库包含用于在多元时间序列中发现Granger因果网络的基于深度学习的方法的代码。 介绍了此处实现的方法。 安装 要安装代码，请克隆存储库。 您只需要Python 3 ， PyTorch (>= 0.4.0) ， numpy和scipy 。 用法 在笔记本cmlp_lagged_var_demo.ipynb ， clstm_lorenz_demo.ipynb和crnn_lorenz_demo.ipynb查看有关如何应用我们的方法的crnn_lorenz_demo.ipynb 。 这个怎么运作 在此存储库中实现的模型称为cMLP，cLSTM和cRNN，是通过分别预测每个时间序列对多元时间序列进行建模的神经网络。 在训练期间，对输入层权重矩阵的稀疏惩罚会将参数组设置为零，这可以解释为发现格兰杰非因果关系。 可以使用三种不同的惩罚训练cMLP模型：组套索