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在 Pytorch fastai 中运用最先进的深度学习技术进行时间序列和序列分析，这是 Tsai 所探讨的主题
资源介绍
蔡
用于时间序列和序列建模的最先进深度学习。 tsai目前正在由 timeseriesAI 积极开发。
tsai是一个基于 Pytorch 和 fastai 的开源深度学习包，专注于时间序列分类、回归和预测的最先进技术。
蔡新：
:rocket: :rocket: MINIROCKET是 SOTA 时间序列分类模型（现在在 Pytorch 中可用）：您现在可以在我们的新教程笔记本检查 MiniRocket 的性能
“使用这种方法，可以在不到 10 分钟的时间内对来自 UCR 档案的所有 109 个数据集的分类器进行训练和测试，以达到最先进的准确性。” A. 登普斯特等人。 （2020 年 12 月）
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自监督学习：如果您有兴趣将自监督学习应用于时间序列，您可以查看我们的新教程笔记本：
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