时间序列预测论文阅读第41页

基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览LSTM:GRU2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序%构建GRU网络模型layers=[...sequenceInputLayer(N_feature)gruLayer(N_hidden)fullyConnectedLayer(N_Rpes)regressi

简简单单做算法·2023-08-24 23:50

【论文阅读】定制化diffusion微调: DreamBooth原理

论文：DreamBooth:FineTuningText-to-ImageDiffusionModelsforSubject-DrivenGeneration项目：DreamBooth:FineTuningText-to-ImageDiffusionModelsforSubject-DrivenGeneration代码：Dreambooth-Stable-Diffusion1.任务简介当前的文生图

orangerfun·2023-08-24 20:09

【论文阅读】自动驾驶安全的研究现状与挑战

文章目录摘要1.引言1.1.自动驾驶安全1.2.攻击面1.3.内容和路线图2.自动驾驶技术2.1.组成2.2.技术3.传感器安全3.1.照相机3.2.GNSS（全球导航系统）/IMU（惯性测量单元）3.3.超声波传感器3.4.毫米波雷达3.5.激光雷达3.6.多传感器交叉验证3.7.传感器故障4.操作系统安全4.1.早期移动机器人操作系统4.2.ROS4.3.ROS的安全性4.4.ROS2的安全性

AISecurity盐究员·2023-08-24 19:54

Invariant grounding for video question answering 论文阅读

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Li_Invariant_Grounding_for_Video_Question_Answering_CVPR_2022_paper.pdf代码地址：https://github.com/yl3800/IGVCVPR2022论文，新加坡国立大学，中国科学技术大学摘要视频问答(Vi

魔法少女玛格姬·2023-08-24 17:08

计算机竞赛基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习大数据分析项目该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集介绍df=pd.read_csv(‘/home/kesci/input/jena1246/jena_climate_2009_2016.csv’)df.head()如上

Mr.D学长·2023-08-24 12:42

机器学习-使用 XGBoost 时间序列预测能源消耗

简而言之，时间序列预测是根据以前的历史数据预测未来值的过程。目前使用时间序列预测的最热门领域之一是加密货币市场，人们希望预测比特币或以太坊等流行加密货币的价格在未来几天甚至更长时间内将如何波动。

Omer_·2023-08-24 09:44

《SQUID: Deep Feature In-Painting for Unsupervised Anomaly Detection》论文阅读理解

《SQUID:DeepFeatureIn-PaintingforUnsupervisedAnomalyDetection》论文阅读理解领域：用于医学图像的异常检测论文地址：SQUID:DeepFeatureIn-PaintingforUnsupervisedAnomalyDetection

wyypersist·2023-08-24 09:11

基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述本文基于QPSO-LSTM算法进行负荷、光伏和风电等时间序列的预测。它包括了经过粒子群算法优化后的LSTM（PSOLSTM）和经过量子粒子群算法优化后的LSTM（QPSOLSTM）的对比实验。该代码可用于风电和光伏

然哥依旧·2023-08-24 08:44

利用 XGBoost 进行时间序列预测

时间序列预测数据科学和机器学习中的预测是一种技术，用于根据一段时间内收集的历史数据（以定期或不定期间隔）预测未来的数值。与每个观测值都独立于另一个观测值的常见机器学习训练数

ygtu2018·2023-08-24 05:01

多维时序 | MATLAB实现BiTCN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-08-24 04:58

Python中的时间序列分析模型ARIMA

大家好，时间序列分析广泛用于预测和预报时间序列中的未来数据点，ARIMA模型被广泛用于时间序列预测，并被认为是最流行的方法之一。

python慕遥·2023-08-24 01:36

数学建模的三大模型和十大常用算法

一、三大模型预测模型神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。

至善迎风·2023-08-23 23:54

多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-08-23 20:26

论文阅读《Modular Adaptation for Cross-Domain Few-Shot Learning》

hello~十二月了好像一切再按下了快捷键前进恍然间2021年还剩下19天了…默默前进的同时好像也在默默失去些什么…今天还清小样本跨域的库存论文名称：《ModularAdaptationforCross-DomainFew-ShotLearning》论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.00358Background1.Adaptingpre-trainedreprese

LiBiscuit·2023-08-23 14:40

OrienterNet: visual localization in 2D public maps with neural matching 论文阅读

论文信息题目：OrienterNet:visuallocalizationin2Dpublicmapswithneuralmatching作者：Paul-EdouardSarlin，DanielDeTone项目地址：github.com/facebookresearch/OrienterNet来源：CVPR时间：2023Abstract人类可以使用简单的2D地图在3D环境中定位自己。不同的是，视觉

玛卡巴卡_qin·2023-08-23 10:08

论文阅读及复现——《CT_ICP: Real-time Elastic LiDAR Odometry with Loop Closure》

论文阅读之——《CT_ICP:Real-timeElasticLiDAROdometrywithLoopClosure》带闭环的实时弹性激光雷达里程计1.主要贡献2.相关说明3.激光里程计3.1里程计公式构建

琉璃轻纱·2023-08-23 10:06

时序预测 | Matlab实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测|Matlab实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍时序预测

机器学习之心·2023-08-23 07:00

【论文阅读】2_A Survey on Model Compression and Acceleration for Pretrained Language Models

前言综述part2，关于method和future。method：现在常用于模型压缩与加速的方法（列举经典论文和最近的发展）future：面临的挑战和未来发展方向论文信息ASurveyonModelCompressionandAccelerationforPretrainedLanguageModels发表单位：UniversityofCalifornia,SanDiego作者：CanwenXu,

zoetu·2023-08-23 03:00

PP-TS基于启发式搜索和集成方法的时序预测模型，使预测更加准确

时间序列预测就是运用历史的多维数据进行统计分析，推测出事物未来的发展趋势。

飞桨PaddlePaddle·2023-08-23 03:59

基于PSO-KELM的时间序列数据预测（含对比实验）

前段时间有粉丝私信想让我出一期对时间序列预测的文章，所以今天它来了。

KAU的云实验台·2023-08-23 00:00

【论文阅读】POIROT：关联攻击行为与内核审计记录以寻找网络威胁（CCS-2019）

POIROT:AligningAttackBehaviorwithKernelAuditRecordsforCyberThreatHuntingCCS-2019伊利诺伊大学芝加哥分校、密歇根大学迪尔伯恩分校MilajerdiSM,EsheteB,GjomemoR,etal.Poirot:Aligningattackbehaviorwithkernelauditrecordsforcyberthre

C00per_·2023-08-22 22:20

MAE，何凯明-2021

掩码自动编码器)是可扩展的计算机视觉自监督学习方法-知乎完整阅读何凯明最新一作：MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners_u014546828的博客-CSDN博客论文阅读笔记

apche CN·2023-08-22 18:45

我看的第一本英文书

个问题，第一个问题是我不认识的词太多，用点读笔查的话，有很多词的意思查不全，查字典的话要一个一个翻，而且我没有英文字典，查百度翻译的话，一个一个打太累了，不过主要还是时间太长了，所以我找到了一个方法，利用论文阅读器

萱萱2010·2023-08-22 18:06

论文阅读：DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL withSelf-Correction

NL2SQL是将自然语言转化为SQL的任务，该任务隶属于NLP的子任务，NL2SQL在AIGC时代之前，以seq2seq、BERT等系列的模型在NL2SQL的主流数据集上取得了不错的效果，2022年底，ChatGPT爆火，凭借LLM强大的逻辑推理、上下文学习、情景联系等特点，按理说LLM应该可以超过seq2seq、BERT等系列的模型，但是使用少样本、零样本提示方法用LLM解决NL2SQL问题效果

城南皮卡丘·2023-08-22 17:46

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来

机器学习之心·2023-08-22 14:10

论文阅读_条件控制_ControlNet

name_en:AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModelsname_ch:向文本到图像的扩散模型添加条件控制paper_addr:http://arxiv.org/abs/2302.05543date_read:2023-08-17date_publish:2023-02-10tags:[‘图形图像’,‘大模型’,‘多模态’]aut

xieyan0811·2023-08-22 10:24

【论文阅读】CONAN：一种实用的、高精度、高效的APT实时检测系统（TDSC-2020）

CONAN：APracticalReal-TimeAPTDetectionSystemWithHighAccuracyandEfficiencyTDSC-2020浙江大学XiongC,ZhuT,DongW,etal.CONAN:Apracticalreal-timeAPTdetectionsystemwithhighaccuracyandefficiency[J].IEEETransactions

C00per_·2023-08-22 09:44

CCS2019：Log2vec论文阅读

CCS2019：《Log2vec:AHeterogeneousGraphEmbeddingBasedApproachforDetectingCyberThreatswithinEnterprise》基于异构图嵌入的面向企业的网络空间威胁检测2022.10.05-2022.10.10论文提出了一种基于**异构图嵌入的网络威胁检测方法log2vec。log2vec，属于开山之作。为了分析该图，论文设计

hxh207·2023-08-22 09:12

【论文阅读】HOLMES：通过关联可疑信息流进行实时 APT 检测（S&P-2019）

HOLMES:Real-timeAPTDetectionthroughCorrelationofSuspiciousInformationFlowsS&P-2019伊利诺伊大学芝加哥分校、密歇根大学迪尔伯恩分校、石溪大学MilajerdiSM,GjomemoR,EsheteB,etal.Holmes:real-timeaptdetectionthroughcorrelationofsuspicio

C00per_·2023-08-22 09:41

推荐系统论文阅读（三十八)-华为(TGCN)：邻域聚合？no！采用CNN对不同类的节点进行卷积

论文：论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3411927论文题目：《TGCN:TagGraphConvolutionalNetworkforTag-AwareRecommendation》前面一篇论文我们提到了微信看一看团队如何用图神经网络的方式通过对videa-videa进行建模，从而学习出优质的tag-embedding，最后在利用这

推荐系统论文阅读·2023-08-22 06:51

时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

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机器学习之心·2023-08-22 05:26

多维时序 | MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-08-21 23:51

多维时序 | MATLAB实现SCNGO-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测

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机器学习之心·2023-08-21 23:51

多维时序 | MATLAB实现SCNGO-CNN-Attention多变量时间序列预测

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机器学习之心·2023-08-21 23:50

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化|附代码数据

多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连接。

·2023-08-21 22:46

PP-TS基于启发式搜索和集成方法的时序预测模型，使预测更加准确

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·2023-08-21 15:45

LEQNet: Light Earthquake Deep Neural Network for Earthquake Detection and Phase Picking 论文阅读笔记

LEQNet:LightEarthquakeDeepNeuralNetworkforEarthquakeDetectionandPhasePicking论文阅读笔记摘要本文设计一个轻量级的深度神经网络模型该模型可以在轻量级边缘设备运行使用更深的瓶颈递归结构深度可分离卷积减少了深度学习模型的大小使用斯坦福地震数据集训练对标

MoonpieXia·2023-08-21 13:59

时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

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机器学习之心·2023-08-21 12:07

《论文阅读15》A Technical Survey and Evaluation of Traditional Point Cloud Clustering Methods for LiDAR

一、论文研究领域：用于雷达点云全景分割的聚类方法综述论文：ATechnicalSurveyandEvaluationofTraditionalPointCloudClusteringMethodsforLiDARPanopticSegmentation[参考]ICCVW21论文链接论文github二、论文简述我们是第一个提出解决全景分割与传统的点云聚类算法，选择最先进的语义模型Cylinder3D

Darren_pty·2023-08-21 05:41

《论文阅读18》 SSD: Single Shot MultiBox Detector

一、论文研究领域：2D目标检测论文：SSD:SingleShotMultiBoxDetectorECCV2016数据集论文链接论文github二、论文概要SSD网络是作者WeiLiu在ECCV2016上发表的论文。对于输入尺寸300x300的网络使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上达到74.3%mAP以及59FPS，对于512x512的网络，达到了76.9%mAP超越当时最强的Fa

Darren_pty·2023-08-21 05:10

深度学习实战案例：时间序列预测代码模板(单变量、多元、多步、多元多步)

长短期记忆网络，简称LSTMs，可以应用于时间序列预测。有许多类型的LSTM模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本文中，我将分享一系列标准时间序列预测问题开发一套LSTM模型。

我爱Python数据挖掘·2023-08-21 02:07

8.19论文阅读

文章目录Graph-Segmenter:GraphTransformerwithBoundary-awareAttentionforSemanticSegmentation方法SCSC:SpatialCross-scaleConvolutionModuletoStrengthenbothCNNsandTransformers方法DeformableMixerTransformerwithGatin

小杨小杨1·2023-08-20 13:32

使用 Ploomber、Arima、Python 和 Slurm 进行时间序列预测

ygtu2018·2023-08-20 06:27

论文阅读：Interleaving Pre-Trained Language Models and Large LanguageModels for Zero-Shot NL2SQL Generat

摘要：零样本NL2SQL在实现自然语言到SQL中至关重要，它能够在0注释的NL2SQL样例环境中自适应新的数据库、新的SQL语言。现有的NL2SQL研究方法要么根据带注释的数据去微调预训练模型（PLM），要么使用提示词指导大语言模型(LLM)。PLM在模式对齐方面表现良好，但难以实现复杂推理，而LLM在复杂推理任务中表现出色，但无法实现精确的模式对齐。在本文中，我们提出了一个ZeroNL2SQL框

城南皮卡丘·2023-08-20 05:13

基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%restoredefaultpathtic%%加载数据与数据集划分%%导入数据data=xlsread('数据集.xlsx');f=data(1:500,:);[x,y]=data_process(f,8);%步长为12num=size(x,1);%前70%训练，对最后30%进

机器学习-深度学习·2023-08-20 05:56

多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-08-20 05:23

时间序列交叉验证法_sklearn调用_及prophet交叉验证函数实现

TimeSeriesSplit递增窗口交叉验证Example固定窗口交叉验证ExamplesklearnTimeSeriesSplit包的局限性：其他包&自己实现自己写prophet验证方法Ref:搞这个的初衷一是想对时间序列预测结果进行交叉验证

hlmandy·2023-08-19 13:15

Arxiv网络科学论文摘要25篇(2020-04-21)

;从COVID-19暴发的死亡时间序列预测结果并估算流行病模型参数;超越“平缓曲线”：只通过非药物干预措施对流行病进行最佳控制;贫困，贫民窟和流行病：模型视角;关于流行病和信息流行病出现的动态;传染性疾病的尾部风险

ComplexLY·2023-08-19 13:25

论文阅读——Bridge the Gap Between CV and NLP! A Gradient-based Textual Adversarial Attack Framework

BridgetheGapBetweenCVandNLP!AGradient-basedTextualAdversarialAttackFramework作者：LifanYuan,YichiZhang,YangyiChen,WeiWei类别：黑盒基于决策的对抗攻击摘要尽管基于优化的对抗攻击在计算机视觉领域是有效的，但是不能直接用于自然语言处理领域的离散文本。为解决这一问题，作者提出了一种统一的框架，

小菜鸟的进阶史·2023-08-19 12:05

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ImperceptibleAdversarialAttackviaInvertibleNeuralNetworks作者：ZihanChen,ZiyueWang,JunjieHuang*,WentaoZhao,XiaoLiu,DejianGuan解决的问题：虽然视觉不可感知性是对抗性示例的理想特性，但传统的对抗性攻击仍然会产生可追踪的对抗扰动。代码：https://github.com/jjhuan

小菜鸟的进阶史·2023-08-19 12:56

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