【文件属性】：
文件名称：Recurrent-Autoencoder:基于递归神经网络的时间序列异常检测自动编码器
文件大小：146KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-18 17:13:51
Python
基于递归神经网络的自动编码器
PyTorch实现，
目录：
项目结构：
项目结构基于以下
├── agents
| └── rnn_autoencoder.py # the main training agent for the recurrent NN-based AE
├── graphs
| └── models
| | └── recurrent_autoencoder.py # recurrent NN-based AE model definition
| └── losses
| | └── MAELoss.py # contains the Mean Absolute Error (MAE) loss
| | └── MSELoss.py # contains the Mean Squared Error (MSE) loss
├── datasets
【文件预览】：
Recurrent-Autoencoder-main
----graphs()
--------models()
--------losses()
--------__init__.py(393B)
----experiments()
--------.keep(0B)
----utils()
--------config.py(2KB)
--------samplers.py(2KB)
--------__init__.py(393B)
--------checkpoints.py(357B)
--------assets()
--------metrics.py(571B)
----agents()
--------base.py(2KB)
--------rnn_autoencoder.py(7KB)
--------__init__.py(393B)
----notebooks()
--------.keep(0B)
----configs()
--------config_rnn_ae.json(740B)
--------__init__.py(393B)
----main.py(718B)
----requirements.txt(98B)
----datasets()
--------__init__.py(393B)
--------ecg5000.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----data()
--------.keep(0B)
----.gitignore(350B)