在本节中，我们将通过一个实验室练习来训练一个基本的生成对抗网络（GAN）模型。这个实验将以PyTorch为框架，目标是构建并训练一个GAN模型来生成类似于MNIST手写数字的图像。

今天解读一篇文章：名字：《TIMESNET: TEMPORAL2D-VARIATIONMENERALTIMESERIESANALYSISHaixu Wu∗∗, Yong Liu∗文章自发表至今，备受盛誉。其中的TImesNet模型泛化能力强，在处理周期时序数据性能稳定，预测准确率有保障，备受学术和工程业界内的认可，下面根据我个人理解对它进行解读。本文中了ICLR2023，是清华软院龙明盛老师组的文

本文由清华电子工程学院、杭州医学院、大阪大学免疫学前沿研究所、日本科学技术高等研究院信息科学学院、东京法政大学计算机与信息科学专业共同作者，于2023年11月14号发表于arXiv的《Electrical Engineering and Systems Science》期刊。

CNN、EEGNet模型训练与测试

定义：数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程问题：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小目的：让数据适应模型，匹配模型的需求（来源于Garcia-zhang）这是较为官方的介绍，其实就是经过一些“工序”把数据质量提高，使