Свайпніть щоб показати меню

Challenge: Time Series Forecasting with LSTM

Завдання

Swipe to start coding

Define the TimeSeriesPredictor class, completing its __init__ method to set up the nn.LSTM and nn.Linear layers, and implement its forward method to process input sequences and output a prediction.
Instantiate the TimeSeriesPredictor model, then define the nn.MSELoss criterion and torch.optim.Adam optimizer.
Implement the training and evaluation loops, including forward and backward passes, parameter updates, and loss calculation.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Завдання

Swipe to start coding

Define the TimeSeriesPredictor class, completing its __init__ method to set up the nn.LSTM and nn.Linear layers, and implement its forward method to process input sequences and output a prediction.
Instantiate the TimeSeriesPredictor model, then define the nn.MSELoss criterion and torch.optim.Adam optimizer.
Implement the training and evaluation loops, including forward and backward passes, parameter updates, and loss calculation.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Свайпніть щоб показати меню

Awesome!