【脑机接口预测实战】颠覆回归预测极限：TSLANet时序预测与独家原创优化秘籍+原理与源码

目录

前言

TSLANet 论文解读

摘要

引导

3.3. 嵌入层

3.4. 自适应谱块

3.5. 交互式卷积块

3.6. 自我监督

4.实验

4.1. 分类数据集。

5.4. 复杂性分析

6.结论

7 cv君的结论

8 实战-数据准备

代码准备

时序回归数据集构造

模型构造

交叉验证法：K折交叉验证解决过拟合

K折交叉验证法过程

完整代码

训练结果

总结

前言

cv君年初时通过原创优化算法，带大家熟悉时序预测与回归算法，大家可以训练看看，学习一下，回归任务里的：时序回归，当然也可以不做时序的，只需要把数据集构造那里简单一改，就可以很快的进行咱其他的非时序预测，各种回归，不要再用bp做什么波士顿房价预测等等一系列了，都2024年了，这些2014年的算法已经无法cover了，然后呢，cv君的独家优化秘籍，大幅提高了模型的准确率，大家感兴趣三连，通过脑机接口的数据，来预测人类行为，准确率逐渐提高，在我们的数据集中高达99%。 文末有脑机接口的数据和代码~

TSLANet 论文解读

摘要

时间序列数据以其内在的长距离和短距离依赖性为特征，在分析应用中提出了独特的挑战。

虽然基于Transformer的模型在限制长期依赖性方面表现出色，但它们在噪声敏感性、计算效率和与较小数据集的过拟合方面存在局限性。作为回应，我们引入了一种新的时间序列轻量级自适应网络&