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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