VAE时间序列预测pytorch

VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器）是一种基于深度学习的生成模型，常用于数据压缩和特征学习。对于时间序列预测任务，特别是那些连续变化的数据，如股票价格、天气预报等，可以将VAE应用于序列建模。在PyTorch中，我们可以创建一个递归版本的VAE（RNN-VAE或LSTM-VAE），结合循环神经网络（RNN/LSTM）来捕捉时间序列中的依赖关系。

以下是简单的步骤：

1. **模型结构**：首先，构建一个包含双向LSTM层的编码器和解码器，编码器负责捕获输入序列的上下文信息，解码器则尝试从潜在空间中重建原始序列。

import torch.nn as nn
from torch.nn import LSTM

class RNN_VAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, latent_dim):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.LSTM(input_size, hidden_size, bidirectional=True)
        self.decoder = nn.LSTM(latent_dim * 2, input_size, num_layers=1) # 双向LSTM的隐藏维度翻倍作为解码器输入
        self.fc_mu = nn.Linear(hidden_size*2, latent_dim) # 输出均值
        self.fc_log_var = nn.Linear(hidden_size*2, latent_dim) # 输出方差

    def forward(self, x):
        # ...

2. **采样和重构**：在训练时，对每个时间步，我们先通过编码器得到隐含状态和潜在分布，然后随机采样潜在变量，再通过解码器生成预测序列。

3. **损失函数**：通常采用二元交叉熵损失（负对数似然）衡量重构误差，并加上KL散度惩罚，确保潜在变量分布在合适的正态分布中。

def loss_function(recon_x, x, mu, log_var):
    BCE = F.mse_loss(recon_x, x.view(-1, x.size(2))) # Reconstruction Loss
    KLD = -0.5 * torch.sum(1 + log_var - mu.pow(2) - log_var.exp()) # KL Divergence
    return BCE + KLD

# 在训练过程中
optimizer.zero_grad()
recon_x, mu, log_var = model(x)
loss = loss_function(recon_x, x, mu, log_var)
loss.backward()
optimizer.step()