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TimeSeries_fastai开源项目 – 基于fastai的时间序列分类实现

TimeSeries_fastai 是 Thomas Capelle 基于 fastai 框架实现的时间序列分类项目。该项目整合了多种时间序列分类算法,支持多篇最新的时间序列分类论文,并能够轻松与 fastai 的深...

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AI交流(进群备注:TimeSeries_fastai)

TimeSeries_fastai 是 Thomas Capelle 基于 fastai 框架实现的时间序列分类项目。该项目整合了多种时间序列分类算法,支持多篇最新的时间序列分类论文,并能够轻松与 fastai 的深度学习框架集成。项目具有高度可定制性和扩展性,适用于不同的时间序列数据集,并在性能上进行了优化。

TimeSeries_fastai的特点:

  • 1. 基于 fastai 实现多种时间序列分类算法
  • 2. 支持多篇时间序列分类的最新论文
  • 3. 与 fastai 深度学习框架无缝集成
  • 4. 可定制和扩展,适用于不同时间序列数据集
  • 5. 高效且针对性能进行了优化

TimeSeries_fastai的功能:

  • 1. 使用预实现模型进行时间序列数据分类
  • 2. 实验不同的时间序列分类技术
  • 3. 扩展库以支持自定义时间序列模型
  • 4. 与现有的 fastai 深度学习工作流集成
  • 5. 对不同时间序列分类算法进行基准测试和比较

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