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FFNN
模型简介
该模型主要用于时间序列预测任务，具备评估指标如平均绝对百分比误差（MAPE）和平均绝对误差（MAE）。
模型特点
时间序列预测
该模型专注于时间序列数据的预测任务，适用于多种时间序列分析场景。
多指标评估
支持平均绝对百分比误差（MAPE）和平均绝对误差（MAE）等多种评估指标，便于模型性能的全面评估。
模型能力
时间序列预测
多指标评估
使用案例
金融
股票价格预测
利用历史股票价格数据预测未来价格走势。
零售
销售预测
预测未来一段时间内的商品销售量，帮助库存管理。
TensorBoard精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98