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_clipped_logit
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编码器归一化器
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组归一化器
减一变换
多重归一化器
NaNLabelEncoder
ReLuTransform
SoftplusTransform
TorchNormalizer
TransformMixIn
示例
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分组采样器
时间同步批采样器
时间序列
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_coerce_to_list
_find_end_indices
检查非有限值
时间序列数据集
模型
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_concatenate_output
_torch_cat_na
自回归基础模型
带协变量的自回归基本模型
基础模型
带协变量的基本模型
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基线
基线
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_deepar
DeepAR
mlp
_decodermlp
解码器MLP
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NBeats
子模块
线性
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NBEATSBlock
NBEATSGenericBlock
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NBEATSTrendBlock
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_nhits
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子模块
初始化权重
身份基
NHiTS
NHiTSBlock
静态特征编码器
神经网络
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多重嵌入
时间分布嵌入袋
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循环神经网络
rnn
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循环网络
时序融合变换器
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时间融合变压器
子模块
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GateAddNorm
门控线性单元
门控残差网络
可解释的多头注意力
位置编码器
重采样规范
缩放点积注意力
时间分布
时间分布插值
变量选择网络
调优
优化超参数
潮汐
_潮汐
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子模块
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_TideModule
指标
基础指标
convert_torchmetric_to_pytorch_forecasting_metric
聚合指标
复合指标
分布损失
指标
多视角指标
多损失
多变量分布损失
TorchMetricWrapper
分布
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隐式分位数网络
ImplicitQuantileNetworkDistributionLoss
对数正态分布损失
MQF2DistributionLoss
MultivariateNormalDistributionLoss
负二项分布损失
正态分布损失
点
交叉熵
平均绝对误差（MAE）
平均绝对百分比误差 (MAPE)
均方绝对误差（MASE）
泊松损失
均方根误差
SMAPE
TweedieLoss
分位数
分位数损失
工具
_dependencies
_check_matplotlib
_get_installed_packages
_get_installed_packages_private
_maint
_show_versions
_get_deps_info
_get_sys_info
show_versions
_utils
apply_to_list
自相关
concat_sequences
create_mask
分离
get_embedding_size
按组应用
integer_histogram
masked_op
move_to_device
next_fast_len
padded_stack
个人资料
repr_class
to_list
unpack_sequence
unsqueeze_like
初始参数表示混合接口
OutputMixIn
TupleOutputMixIn
API
数据
编码器
_平方
_平方
#
pytorch_forecasting.data.encoders.
_square
(
y
)
[来源]
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