Ali obstajajo kakšne vadnice za integracijo DeepAR s TensorFlow

1. TensorFlow implementacija DeepAR:
- To skladišče GitHub zagotavlja implementacijo TensorFlow algoritma DeepAR. Vključuje primere, kako prilagoditi univariatno časovno vrsto in narisati rezultate s pasovi negotovosti[1].

2. Vadnice TensorFlow:
- TensorFlow ponuja obsežen nabor vadnic, ki pokrivajo različne vidike strojnega učenja, vključno z napovedovanjem časovnih vrst. Te vadnice vključujejo primere gradnje različnih vrst modelov, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN) in ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), za izvajanje napovedovanja časovnih vrst[3].

3. Napovedovanje časovnih vrst s TensorFlow:
- Ta vadnica na uradni spletni strani TensorFlow ponuja uvod v napovedovanje časovnih vrst z uporabo TensorFlow. Zajema gradnjo različnih stilov modelov, vključno s CNN in RNN, ter vključuje primere, kako te modele implementirati[4].

4. Ogrodje DeePar:
- DeePar je hibridno izvedbeno ogrodje naprave, roba in oblaka, zasnovano za mobilne aplikacije globokega učenja. Predlaga strategijo particioniranja na ravni plasti za porazdelitev računskih obremenitev med napravo, robnim strežnikom in oblakom. To ogrodje je mogoče uporabiti za optimizacijo zmogljivosti sklepanja modelov DeepAR[5].

Ti viri zagotavljajo podrobna navodila in primere za integracijo DeepAR s TensorFlow, kar uporabnikom omogoča, da izkoristijo prednosti obeh okvirov za napredne aplikacije za napovedovanje časovnih vrst.