前言
系列專欄:【深度學習：算法項目實戰】??
涉及醫療健康、財經金融、商業零售、食品飲料、運動健身、交通運輸、環境科學、社交媒體以及文本和圖像處理等諸多領域，討論了各種復雜的深度神經網絡思想，如卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡、門控循環單元、長短期記憶、自然語言處理、深度強化學習、大型語言模型和遷移學習。
本文使用torch.nn.Conv1d實現卷積神經網絡
論文學習：Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition
Unaffected by Shift in Position
目錄
- 1. 數據集介紹
- 2. 數據可視化
- 3. 特征工程
- 3.1 特征縮放（歸一化）
- 3.2 構建監督學習數據
- 3.3 數據集劃分(Subset)
- 3.4 數據加載器
- 4. 構建時序預測模型(TSF)
- 4.1 構建CNN模型
- 4.2 實例化模型、定義損失函數與優化器
- 4.3 模型概要
- 5. 模型訓練
- 5.1 定義訓練函數
- 5.2 定義評估函數
- 5.3 定義早停法并保存模型
- 5.4 定義模型訓練主程序
- 5.5 執行模型訓練過程
- 6. 模型預測
- 6.1 構建預測函數
- 7. 模型驗證
- 7.1 驗證集預測
- 7.2 驗證集評估
- 7.2.1 回歸擬合圖
- 7.2.2 評估指標
- 8. 模型測試
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