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mementum/backtrader
Python Backtesting library for trading strategies
awslabs/gluonts
Probabilistic time series modeling in Python
sktime/pytorch-forecasting
Time series forecasting with PyTorch
ourownstory/neural_prophet
NeuralProphet: A simple forecasting package
AIStream-Peelout/flow-forecast
Deep learning PyTorch library for time series forecasting, classification, and anomaly detection (originally for flood forecasting).
thuml/Autoformer
About Code release for "Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting" (NeurIPS 2021), https://arxiv.org/abs/2106.13008
chenryn/aiops-handbook
Collection of slides, repositories, papers about AIOps
zalandoresearch/pytorch-ts
PyTorch based Probabilistic Time Series forecasting framework based on GluonTS backend
fighting41love/cocoNLP
A Chinese information extraction tool.
maxjcohen/transformer
Implementation of Transformer model (originally from Attention is All You Need) applied to Time Series.
laiguokun/multivariate-time-series-data
thuml/Anomaly-Transformer
About Code release for "Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy" (ICLR 2022 Spotlight), https://openreview.net/forum?id=LzQQ89U1qm_
cerlymarco/tsmoothie
A python library for time-series smoothing and outlier detection in a vectorized way.
logpai/awesome-log-analysis
A list of awesome research on log analysis, anomaly detection, fault localization, and AIOps
shunyaoshih/TPA-LSTM
Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting
deshpandenu/Time-Series-Forecasting-of-Amazon-Stock-Prices-using-Neural-Networks-LSTM-and-GAN-
Project analyzes Amazon Stock data using Python. Feature Extraction is performed and ARIMA and Fourier series models are made. LSTM is used with multiple features to predict stock prices and then sentimental analysis is performed using news and reddit sentiments. GANs are used to predict stock data too where Amazon data is taken from an API as Generator and CNNs are used as discriminator.
Seanny123/da-rnn
Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Net for Time Series Prediction
LiamMaclean216/Pytorch-Transfomer
My implementation of the transformer architecture from the Attention is All you need paper applied to time series.
bighuang624/DSANet
Code for the CIKM 2019 paper "DSANet: Dual Self-Attention Network for Multivariate Time Series Forecasting".
albertogaspar/dts
A Keras library for multi-step time-series forecasting.
kdgutier/esrnn_torch
jim-schwoebel/allie
🤖 An automated machine learning framework for audio, text, image, video, or .CSV files (50+ featurizers and 15+ model trainers). Python 3.6 required.
ratschlab/GP-VAE
TensorFlow implementation for the GP-VAE model described in https://arxiv.org/abs/1907.04155
gautham20/pytorch-ts
Tutorials on using encoder decoder architecture for time series forecasting
MSRDL/Deep4Cast
Probabilistic Multivariate Time Series Forecast using Deep Learning
dependable-cps/adversarial-MTSR
vcerqueira/vest
Automatic Feature Engineering for Time Series
alan-turing-institute/rPSMF
Code for Probabilistic Sequential Matrix Factorization
yeonjun-in/deep-learning-time-series
List of papers, code and experiments using deep learning for time series forecasting