autoregressive

自回归（Autoregressive Models，AR）模型

已知在t−1时刻的数据rt−1，在预测t时刻rt时可能是有用的！根据这点我们可以建立下面的模型：其中{at}是白噪声序列，这个模型与简单线性回归模型有相同的形式，这个模型也叫做一阶自回归(AR)模型，简称AR(1)模型从AR(1)很容易推广到AR(p)模型：AR(p)模型的特征根及平稳性检验我们先假定序列是弱平稳的，则有;因为{at}是白噪声序列，因此有：所以有：根据平稳性的性质，又有，从而：对式
my_learning_road·2020-08-20 07:33

论文翻译：Take a NAP: Non-Autoregressive Prediction for Pedestrian Trajectories（行人轨迹预测2020）

TakeaNAP:Non-AutoregressivePredictionforPedestrianTrajectories摘要1引言2Background33ProposedMethod(方法)4实验5结论TakeaNAP：行人轨迹的非自回归预测作者：HaoXue,Du.Q.Huynh,MarkReynolds论文地址：rXiv:2004.09760v1[cs.CV]发表时间：21Apr2020
Sun_ZD·2020-08-14 01:50

贪心学院从BERT到XLNET

张俊林的详细解释在b站看贪心学院最后一节课从BERT到XLNET的分享上面PPT可以看到1.XLNET是Autoregressive模型而BERT是Auto-encoding模型,两种模型的对比解释见https
FIXLS·2020-08-13 13:46

【时间序列】怎么理解ACF 和PACF

目录1概述2截尾与拖尾3Autoregressive(AR)process4Movingaverage(MA)Process5总结1概述ACF是一个完整的自相关函数，可为我们提供具有滞后值的任何序列的自相关值
饥饿的菜鸟·2020-08-03 23:27

python时间序列ARIMA的实现及原理（预测茅台股票数据）

ARIMA模型需要引入三个变量参数p、d、qARIMA模型（可以估计时间的走向的模型）：一：AR模型：（AutoRegressive自
不论如何未来很美好·2020-07-14 18:52

xlnet

Autoregressive和Autoencoding假设输入序列为$(w_1,w_2,w_3,w_4,w_5)$。
AGUILLER·2020-07-13 22:22

捋一捋XLNet

看了一下介绍，阅读论文时需要熟悉AR(autoregressive,自回归)、AE(autoencoding,自编码)、BERT(BidirectionalEncoderReprese
小笨狗leo·2020-07-10 00:16

NARX (Nonlinear autoregressive with external input) neural network学习

先看Wikipedia中的简要介绍：NonlinearautoregressiveexogenousmodelIntimeseriesmodeling,anonlinearautoregressiveexogenousmodel(NARX)isanonlinearautoregressivemodelwhichhasexogenousinputs.Thismeansthatthemodelrela
一一数二三·2020-07-05 12:58

项目：股票数据分析（ARMA）

1.AR（Autoregressive）模型自回归模型描述的是当前值与历史值之间的关系。参数代表了波动系数，跟前一时间的变化。
weixin_43579079·2020-06-29 09:27

NLP:自回归（Autoregressive LM）与自编码语言模型（Autoencoder LM）

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70257427自回归根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。（GPT,ELMO）GPT就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO
小马帅就是我没错了·2020-06-25 07:58

IAF (Inverse Autoregressive Flow)

实验设置是1,000,000轮，我觉得收敛速度是硬伤。从500以后就看不出变化了。有因为速度太慢，循环到6200多轮我就停了。实验结果：logsample_fixed1_10.png30logsample_fixed1_50.pnglogsample_fixed1_100.pnglogsample_fixed1_200.pnglogsample_fixed1_300.pnglogsample_fi
WilliamY·2020-06-25 01:36

论文理解：Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2

深度生成模型都有什么问题研究者将常见的生成模型分为两种：一种是基于似然的模型，包括VAE及其变体、基于流的模型、以及自回归（autoregressive）模型，另一种是隐式生成模型，如生成对抗网络（GAN
Sanven?·2020-06-21 20:07

Predicting Deeper into the Future of Semantic Segmentation

模型：用之前的multi-scalenetwork多步预测1、batch预测：一次性输出所有的预测2、autoregressive：循环预测改进空间随着时间的
kikyou123·2020-02-24 06:04

机器学习之时间序列分析（一）

时间序列分析一个重要的假设就是序列是平稳的，包括AR(自回归AutoRegressive)、MA(M
墨攻科技·2020-02-18 05:29

PP: DeepAR: probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks

FROMAmazonresearchGermanyPROBLEMprobabilisticforecasting:estimatetheprobabilitydistributionofatimeseriesinfuture.INTRODUCTIONaglobalmodel,whichlearnsfromhistoricaldataofalltimeseries.METHODanautoregre
keeps_you_warm·2020-02-03 18:00

VerHoef2017 Spatial Autoregressive Models

VerHoefJM,PetersonEE,HootenMB,etal.2017.SpatialAutoregressiveModelsforStatisticalInferencefromEcologicalData.EcologicalMonographs,.生态数据统计推断的空间自回归模型摘要生态数据通常表现出空间格局，可以模拟为自相关。条件自回归（CAR）和同时自回归（SAR）模型是基于网络
董八七·2020-01-04 23:30

XLNet原理介绍

1.引言前面介绍了ELMo、BERT、CSE等语言模型，这些语言模型在很多下游NLP任务上都取得了不错的成绩，根据他们的目标函数和模型的结构，可以大致将这些模型分为两大类，即自回归模型（autoregressive
林楚海·2019-08-23 16:06

XLNet: Generalized Autoregressive PreTraining for Language Understanding

XLNet:GeneralizedAutoregressivePreTrainingforLanguageUnderstanding个人翻译，并不专业。论文地址https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdfXLNet:语言理解的广义自回归预训练摘要具有双向上下文建模，自动编码去燥的能力与基于自动回归语言模型的预训练方法相比，基于BERT的预训练方法具有更好的性能。然而，依
DarrenXf·2019-07-18 20:42

XLNet: Generalized Autoregressive PreTraining for Language Understanding

XLNet:GeneralizedAutoregressivePreTrainingforLanguageUnderstanding个人翻译，并不专业。论文地址https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdfXLNet:语言理解的广义自回归预训练摘要具有双向上下文建模，自动编码去燥的能力与基于自动回归语言模型的预训练方法相比，基于BERT的预训练方法具有更好的性能。然而，依
DarrenXf·2019-07-18 20:42

XLNet模型: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

链接论文链接：https://arxiv.org/pdf/1906.08237v1项目链接：https://github.com/zihangdai/xlnetTransformer-XL模型：https://blog.csdn.net/ACM_hadesTransformer模型：https://blog.csdn.net/ACM_hades一、背景知识1.AR语言模型：假设我们现在给定一个输入
大白菜—NLP·2019-07-03 14:47

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 阅读笔记

看这篇阅读笔记之前，可以看一下以下这篇前言，不仅从performance方面分析了XLNet的效果，也从算力和时间消耗方面分析该工作：一份有趣的XLNet阅读笔记前言摘要(Abstract)与基于自回归语言建模(ARLM)的预训练语言建模方法相比，基于降噪自编码的预训练方法具有良好的双向上下文建模能力。然而，由于依赖于使用Maskedtokens破坏输入，BERT忽略了掩码位置之间的依赖关系，并出
Roy-Better·2019-07-01 21:07

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 阅读笔记前言

但该文章主要从Autoregressive(AR)lanuagemodeling和Autoencoding(AE)pre-training这两个角度入手进行比较，并结合他们各自的优点，规避他们的缺点，进而了一种泛化自回归语言建模方法
Roy-Better·2019-07-01 16:51

NLP重大突破？一文读懂XLNet“屠榜”背后的原理

语言模型和BERT各自的优缺点在论文里作者使用了一些术语，比如自回归(Autoregressive,AR)语言模型和自编码(autoencoding)模型等，这可能让不熟悉的
AI科技大本营·2019-07-01 12:14

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

XLNet:GeneralizedAutoregressivePretrainingforLanguageUnderstandingoriginmotivationproposedmethoddiscussandanalysisexperimentforLanguageUnderstanding)originZhilinYang∗1,ZihangDai∗12,YimingYang1,JaimeCa
damuge2·2019-06-30 18:04

文献阅读笔记：XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

0.背景机构：谷歌大脑、CMU作者：ZhilinYang、ZihangDai发布地方：arxiv面向任务：LanguageUnderstanding论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.09482论文代码：https://github.com/zihangdai/xlnet0-1.摘要由于上下文双向建模的表达能力更强，降噪自编码类型中的典型代表BERT能够比自回归语言模型
JasonLiu1919·2019-06-29 20:17

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding翻译

github:https://github.com/zihangdai/xlnet摘要凭借对双向上下文进行建模的能力，与基于自回归语言模型的预训练方法（GPT）相比，基于像BERT这种去噪自编码的预训练方法能够达到更好的性能。然而，由于依赖于使用掩码(masks)去改变输入，BERT忽略了屏蔽位置之间的依赖性并且受到预训练与微调间差异的影响。结合这些优缺点，我们提出了XLNet，它一种通用的自回归
nopSled·2019-06-27 11:14

Autoregressive Energy Machines

CharlieNash,ConorDurkanAbstractNeuraldensityestimatorsareflexiblefamiliesofparametricmodelswhichhaveseenwidespreaduseinunsupervisedmachinelearninginrecentyears.Maximum-likelihoodtrainingtypicallydicta
朱小虎XiaohuZhu·2019-04-15 23:54

Autoregressive Energy Machines

CharlieNash,ConorDurkanAbstractNeuraldensityestimatorsareflexiblefamiliesofparametricmodelswhichhaveseenwidespreaduseinunsupervisedmachinelearninginrecentyears.Maximum-likelihoodtrainingtypicallydicta
朱小虎XiaohuZhu·2019-04-15 23:54

GENERATING HIGH FIDELITY IMAGES WITH SUBSCALE PIXEL NETWORKS AND MULTIDIMENSIONAL UPSCALING

这篇文章用autoregressive模型生成highfidelity图片。autoregressive(AR)autoregressive指生成新的值依赖自身之前生成的值，比如lstm生成序列。
冰冰冰泠泠泠·2019-01-11 15:43

Time Series Theory

主要是想要知道用Autoregressive还是Movin
98Future·2018-04-10 06:56

ARMA时序分析

自回归模型，过去的观察值和现在的干扰值的联系组合预测Xt=c+∑i=1pφiXt−i+εt⋅MA滑动平均模型，过去的感染治和现在的干扰值的线性组合预测Xt=μ+εt+∑t=1qθiεt−iARMAARMA(Autoregressive–moving-averagemodel
一轮子·2017-02-06 12:54

最小二乘法求AR模型

AR(Autoregressive)模型（自回归模型）：用同一变量之前的表现情况来预测该变量现在或未来的表现情况，这种预测方法只与变量自己有关，而与其他变量无关，所以称作是自回归。
u014557232·2016-03-26 18:00

自动回归移动模型

Autoregressive moving average model From Wikipedia In statistics and signal processing, autoregressive
·2015-11-08 15:38

自回归模型

回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析   AR模型     AR模型，即自回归（AutoRegressive
·2015-11-02 17:55

自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及差分自回归移动平均模型（ARIMA）辨析

所谓p阶自回归过程（AutoRegressive,AR），简记为AR（p)，指的是如下形式的随机过程：yt=a1yt−1+a2yt−2+...+ap
x_i_y_u_e·2015-08-18 10:00

【ARIMA】Autoregressive Integrated Moving Average Model

【理论部分】 ARIMA包含两部分，自回归AR和移动平均MA： AR：Y(t)-a=b(1){Y(t-1)-a}+u(t)   其中a是y的均值， u(t)是均值为零，恒定方差的不相关随机误差项（噪声）此公式为一阶自回归AR（1）随机过程。同理可以推广出P阶自回归过程。 MA：Y(t)=u+c(0)u(t)+c(1)u(t-1)    其中u是常数项 u(t)是
·2013-08-12 09:00

Autoregressive Models

The autoregressive model is one of a group of linear prediction formulas that attempt to predict an output
yexin218·2009-08-12 22:00

Autoregressive Models

The autoregressive model is one of a group of linear prediction formulas that attempt to predict an output
yexin218·2009-08-12 22:00

Autoregressive Models

The autoregressive model is one of a group of linear prediction formulas that attempt to predict an output
yexin218·2009-08-12 22:00

Autoregressive (AR) Models

Theautoregressive(AR)modelsareusedintimeseriesanalysis.todescribestationarytimeseries.Thesemodelsrepresenttimeseriesthataregeneratedbypassingthewhitenoisethrougharecursivelinearfilter.Theoutputofsucha
yexin218·2009-07-17 20:00

Autoregressive (AR) Models

Theautoregressive(AR)modelsareusedintimeseriesanalysis.todescribestationarytimeseries.Thesemodelsrepresenttimeseriesthataregeneratedbypassingthewhitenoisethrougharecursivelinearfilter.Theoutputofsucha
yexin218·2009-07-17 20:00

Autoregressive (AR) Models

Theautoregressive(AR)modelsareusedintimeseriesanalysis.todescribestationarytimeseries.Thesemodelsrepresenttimeseriesthataregeneratedbypassingthewhitenoisethrougharecursivelinearfilter.Theoutputofsucha
yexin218·2009-07-17 20:00
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