GluonTS：Python中的概率和神经时间序列建模
亚历山大·亚历山德罗夫（Alexander Alexandrov）、康斯坦蒂诺斯·贝尼迪斯（Konstantinos Benidis）、迈克尔·博尔克·施奈德（Michael Bohlke-Schneider）、瓦伦丁·弗伦克特（Valentin Flunkert）、扬·加斯豪斯（Jan Gasthaus）、蒂姆·亚努肖夫斯基（Tim Januschowski）、丹尼尔·马迪克斯（Danielle C.Maddix）、赛玛·兰加; 21(116):1−6, 2020.
摘要
我们介绍了Gluon时间序列工具包（GluonTS），这是一个Python库，用于基于深度学习的时间序列建模，用于普遍存在的任务，例如预测和异常检测。GluonTS为快速模型开发、高效实验和评估提供了必要的组件和工具，从而简化了时间序列建模流程。此外，它还包含最先进的时间序列模型的参考实现，可以对新算法进行简单的基准测试。
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