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casting
A Blockchain-based Decentralized Federated Learning Framework wth Committee Consensus
ABlockchain-basedDecentralizedFederatedLearningFrameworkwithCommitteeConsensus基于区块链的具有委员会共识的分散联邦学习框架模型优点Highefficiency:onlyafewnodeswillvalidatetheupdates,ratherthanbroad
casting
toeverynodeandreachanag
weixin_42827001
·
2022-11-19 04:44
区块链
n-beats: neural basis expansion analysis for interpretable time series fore
casting
(ICLR 2020)
本文重点研究利用深度学习求解单变量时间序列点预测问题。本文提出了一种基于前向和后向残差链接和深度全连接层的深度神经网络结构。该体系结构具有许多令人满意的特性,可解释性强,无需修改即可适用于广泛的目标领域,并且训练速度快。在包含不同领域时间序列的M3、M4和旅游竞赛数据集上对所提出的体系结构进行了测试。对于所有数据集,我们展示了最先进的性能,在统计基准上提高了11%的预测准确性,在去年的M4比赛中提
西西弗的小蚂蚁
·
2022-11-16 11:05
时间序列数据预测
深度学习
神经网络
机器学习
N-HiTS: Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Fore
casting
N-HiTS:NeuralHierarchicalInterpolationforTimeSeriesFore
casting
神经预测的最新进展加速了大规模预测系统性能的提高。
西西弗的小蚂蚁
·
2022-11-16 11:20
时间序列数据预测
深度学习
人工智能
python
论文笔记目录
1交通预测AAAI2019交通预测论文笔记《AttentionBasedSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworksforTrafficFlowFore
casting
UQI-LIUWJ
·
2022-11-15 11:50
各专栏目录
论文阅读
深度学习
人工智能
1024程序员节
Kaggle实战:Store Sales - Time Series Fore
casting
(菜鸡梦呓,大佬轻喷)数据浏览train.csvThetrainingdata,comprisingtimeseriesoffeaturesstore_nbr,family,andonpromotionaswellasthetargetsales.store_nbridentifiesthestoreatwhichtheproductsaresold.familyidentifiesthetype
AndrewMe8211
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2022-11-15 00:59
kaggle
kaggle
基于注意力时空图神经网络的交通预测
文章信息本周阅读的论文是题目为《LearningDynamicsandHeterogeneityofSpatial-TemporalGraphDataforTrafficFore
casting
》的一篇2021
当交通遇上机器学习
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2022-11-13 11:24
大数据
算法
python
神经网络
机器学习
时序图神经网络(3)
LearningRepresentationoverDynamicGraphsMotivationModel时间点过程嵌入表示学习论文7AttentionBasedSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworksforTrafficFlowFore
casting
MotivationModelSpatialAttentionTempora
文件夹66
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2022-11-09 04:28
图神经网络
算法
神经网络
面向对象(详解):三大特征【封装性、继承性、多态性】
引用变量的两个类型编译时类型运行时类型多态的应用举例多态性的使用:虚拟方法调用(VirtualMethodInvocation)正常方法的调用虚拟方法调用(多态情况下)多态小结instanceof操作符对象类型转换(
Casting
CZ_风
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2022-11-05 08:58
Java编程基础
开发语言
青少年编程
后端
java
其他
Pytorch中的广播机制
文章目录广播条件运算翻译自Pytorch官方文档BROAD
CASTING
SEMANTICS在Pytorch中,两个张量形状不同有时也可以进行运算,这涉及到了Pytorch中的广播机制,也就是Pytorch
可以叫我城哥吗
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2022-11-01 03:38
Python
pytorch
2022KDD论文解读:深度学习订单出餐时间概率预测
美团配送2022KDD论文:ApplyingDeepLearningBasedProbabilisticFore
casting
toFoodPreparationTimeforOn-DemandDeliveryService
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2022-10-23 11:33
机器学习深度学习算法
论文阅读-利用时间序列数据增强来提高全球预测模型的准确性
ImprovingtheAccuracyofGlobalFore
casting
ModelsusingTimeSeriesDataAugmentation全球预测模型(GFM),模型性能超过了许多最先进的单变量预测技术
Poppy679
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2022-10-17 12:59
迁移学习
数据挖掘
机器学习
人工智能
深度学习
20220926 专业英语1
1.foundryequipment铸造设备2.
casting
equipment铸造设备3.modern
casting
equipment现代铸造设备4.centrifugal
casting
machine
魔君BYL
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2022-10-16 15:21
python-numpy基础知识
pwd=xfc6提取码:xfc6--来自百度网盘超级会员V4的分享中文官方:广播(Broad
casting
)|NumPy中文链接:03.创建数组_哔哩哔哩_bilibili一、安装Numpy模块1、进入
鑫仔_要变强
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2022-10-13 07:58
python
python
numpy
机器学习
【论文精读2】Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic Time
介绍SeriesFore
casting
(多元概率时间序列预测的自回归去噪扩散模型)提出了自回归EBMs(基于能量的模型,通过一个称为TimeGrad的模型来解决多元概率时间序列预测问题,利用RNN+扩散模型结合捕获时间序列特征
烈日松饼
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2022-10-13 07:52
论文精读
学习笔记
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
深度学习——day40 Self-Attention-Based_Deep_Learning_Network_for_Regional_Influenza_Fore
casting
基于自注意力的区域流感预测模型Resourcedownloadchap1Introductionandbackground1.4Interpretabilityofdeeplearningpredictionmodel1.5contributionchap2Method2.1Graphdefinitionandlearning2.2Graphconvolutionalnetwork2.3Longs
想太多!
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2022-10-11 14:15
20221007专业英语
601.rustlesssteel不锈钢602.highwaterlevel高水位603.lowwaterlevel低水位604.sand
casting
process砂型铸造605.special
casting
process
魔君BYL
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2022-10-08 17:47
numpy拼接矩阵
1、文档使用numpy的concatenate拼接矩阵,文档里面这样解释:numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0,out=None,dtype=None,
casting
头戴面包圈
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2022-10-06 18:30
python
numpy
机器学习笔记: 聚类 模糊聚类与模糊层次聚类(论文笔记 Fuzzy Agglomerative Clustering :ICAISC 2015)
前言:模糊层次聚类是参考了论文“ASpatial-TemporalDecompositionBasedDeepNeuralNetworkforTimeSeriesFore
casting
”中的preliminary
UQI-LIUWJ
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2022-09-30 07:16
机器学习
论文笔记
聚类
机器学习
算法
Numpy.exp函数的用法
*numpy.exp(x,/,out=None,,where=True,
casting
=‘same_kind’,order=‘K’,dtype=None,subok=True[,signature,extobj
数据分析学习ing
·
2022-09-29 18:23
Python
数据分析
python
numpy
人工智能顶会 IJCAI22 Accepted Paper List
#21TheLimitsofMoralityinStrategicGamesRuiCao,PavelNaumovScheduledonJuly29that11:15:00#42MotionMixer:MLP-based3DHumanBodyPoseFore
casting
ArijBouazizi
Ricky_Yan
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2022-09-28 09:26
机器学习
目标跟踪
人工智能
计算机视觉
Joint Learning Architecture for Multiple Object Tracking and Trajectory Fore
casting
JLA论文标题:JointLearningArchitectureforMultipleObjectTrackingandTrajectoryFore
casting
论文地址:https://arxiv.org
Fwenxuan
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2022-09-25 14:58
目标跟踪
目标跟踪
计算机视觉
深度学习
0918 iOS基础关于Notifications
1、Notifications(link)--Designpatternsforbroad
casting
informationandforsubscribingtobroadcasts.一种关于广播信息和订阅广播信息的设计模式
qq59700
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2022-09-25 08:04
swift语言
IOS
API阅读
李沐实用机器学习笔记(class1,class2)
industrialMLApplicationManufacturing:Predictivemaintenance,qualitycontrolRetail:Recommendation,chatbot,chatbot,demandfore
casting
Healthcare
啥都想学点的研究生
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2022-09-23 07:24
机器学习
基于Spatial-Temporal Transformer的城市交通流预测
文章信息本周阅读的论文是题目为《Spatial-TemporalTransformerNetworksforTrafficFlowFore
casting
》的一篇2021年发布在arXiv网站上的使用时空
当交通遇上机器学习
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2022-09-20 07:18
卷积
卷积神经网络
算法
python
计算机视觉
Temporal Fusion Transformersfor Interpretable Multi-horizon Time Series Fore
casting
TemporalFusionTransformersforInterpretableMulti-horizonTimeSeriesFore
casting
Multi-horizonfore
casting
通常包含一种复杂的混合输入包括静态
西西弗的小蚂蚁
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2022-09-20 07:48
时间序列预测
深度学习
人工智能
TFT:Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Fore
casting
tft1模型简述1.1输入1.2输出2损失函数3模型结构3.1基本结构3.2整体结构4模型参数说明4.1所有参数4.2列定义参数4.3处理后输入5TFT贡献6其他总结参考资料1模型简述tft模型具有下面特征:支持多个时间序列基于注意力的模型结构具有可解释性特征选择,并使用门控进行特征压缩,速度快1.1输入输入数据为df格式,列可分为下面六类target:预测目标值observedinputs:观测
小yuning
·
2022-09-20 07:22
算法实战
算法
论文总结:Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Fore
casting
1.处理问题:多元预测通常带有复杂的输入(包括静态协变量、已知的未来输入、其他在过去观测到的外部时间序列等),而我们却不知它们具体是如何相互交互以及作用于目标的(即各参数通过复杂的非线性交互后才会输出结果,因此很难相信一个模型的输出和对其进行debug)。然而常用的可解释DNN模型对时间序列是不太适合的。2.相关工作:1)用于多元预测的DNN:可分为两类:可迭代的自回归模型、直接的sequence
rebekk
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2022-09-20 07:54
深度学习
机器学习
神经网络
论文阅读-Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Fore
casting
可解释多水平时间序列预测的时间融合TransformerTemporalFusionTransformers时间融合Transformers(TFT),一种基于注意力机制的架构。它将高性能多水平预测(多层面预测)与对时间动态的可解释见解相结合。多水平预测:在多个未来时间步长预测感兴趣的变量。与提前一步预测相比,多水平预测能在未来多个步骤中优化其行动。(零售商优化整个即将到来的季节的库存,临床医生为
Poppy679
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2022-09-20 07:50
深度学习
机器学习
人工智能
Spatial-Temporal Transformer Networks for Traffic Flow Fore
casting
Spatial-TemporalTransformerNetworksforTrafficFlowFore
casting
作者:徐明星(清华大学)MingxingXu,戴文睿(上交大)等下载链接Abstract
爱学习的吨吨a
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2022-09-20 07:49
看paper的日常呀
transformer
深度学习
人工智能
论文阅读:Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Fore
casting
arxiv上的一篇文章,标题为TemporalFusionTransformersforInterpretableMulti-horizonTimeSeriesFore
casting
用于可解释多元时间序列预测的时间融合变换器代码
Bruce-XIAO
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2022-09-20 07:43
【交通预测论文翻译】
时间序列预测
深度学习
Temporal Fusion Transformersfor Interpretable Multi-horizon Time Series Fore
casting
代码解读(tensoreflow)
论文来源:https://arxiv.org/pdf/1912.09363.pdf代码来源:google-research/tftatmaster·google-research/google-research·GitHub目录1、框架介绍2、代码详解2.1tensorflow环境要求2.2文件夹框架2.3数据结构2.4tft_model.py框架搭建1、deflinear_layer()2、ap
hxtyy
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2022-09-20 07:04
transformer
tensorflow
人工智能
深度学习
Flink 侧流输出源码示例解析
目录Flink侧流输出源码解析源码解析TimestampedCollector#collectCountingOutput#collectBroad
casting
OutputCollector#collectRecordWriterOutput
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2022-09-16 20:08
javaer敏捷之路:使用grails 1.1.1有感
ScottDavis:BritishSkyBroad
casting
Group最近将它的Web站点迁移到了Grails。他们现在每月的点击量达到1.1亿次。
iteye_6308
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2022-09-13 15:09
java
Grails
敏捷开发
Groovy
Linux
Tomcat
时空预测2-GCN_LSTM
参考:https://keras.io/examples/timeseries/timeseries_traffic_fore
casting
/任务:交通多步预测准备数据节点:228计算每个节点之间的距离
YueTann
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2022-09-09 07:51
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
论文:DeepAR: Probabilistic Fore
casting
with Autoregressive Recurrent Networks
领域:时间序列中的概率预测(probabilisticforecasts)基础知识:解决的问题:方法:auto-regressiverecurrentnetwork效果:优势:同时预测大量的序列,例如零售中的大量商品。大量序列中的全局变量都被输入模型,被考虑。不足:点评:虽然是2019年的论文,但其实我觉得我17年就看过类似思路了wtte-rnn。
YueTann
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2022-09-09 07:49
python
翻译:AdaRNN:时间序列的自适应学习与预测:AdaRNN: Adaptive Learning and Fore
casting
for Time Series∗
摘要时间序列预测在现实生活中有着广泛的应用,但却是一项极具挑战性的任务。这是因为时间序列的统计特性可以随时间变化,导致分布在时间上发生变化,这在机器学习领域被称为分布移位问题。到目前为止,从分布转移的角度对时间序列进行建模还有待探索。在本文中,我们建立了时间序列预测的时间协变量移位(TCS)问题。我们提出了自适应rnn(AdaRNN)来解决TCS问题。AdaRNN由两个模块依次组成。第一个模块被称
yang15987
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2022-09-07 16:35
机器学习
算法
transformer
CMMB
CMMB是英文ChinaMobileMultimediaBroad
casting
(中国移动数字多媒体广播)的简称。
weixin_30938149
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2022-09-06 08:14
前端
ViewUI
基于Transformer的时空融合网络地铁客流预测模型
1.文章信息本周阅读的论文是题目为《TransformerBasedSpatial-TemporalFusionNetworkforMetroPassengerFlowFore
casting
》的一篇2021
当交通遇上机器学习
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2022-08-15 07:05
大数据
算法
编程语言
python
计算机视觉
时间序列预测-深度学习方法 TFT
文章目录前沿TFT关键点三类输入可解释的Multi-headAttention实验结果相关论文《DeepAR:ProbabilisticFore
casting
withAutoregressiveRecurrentNetworks
十一心先生
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2022-08-12 07:32
深度学习
人工智能
python
numpy拼接矩阵的实现
文档2、举例1、文档使用numpy的concatenate拼接矩阵,文档里面这样解释:numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0,out=None,dtype=None,
casting
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2022-08-11 15:42
时间序列框架-Darts-用户指南(中)
本章内容第一小节涵盖了TorchFore
casting
Models(TFMs)最重要的一点:怎样用TFMsTop-levellookatchunksTFMcovariatessupportTimespanrequirementsf
幸运的小菜鸟
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2022-08-02 10:14
机器学习之python学习
深度学习
python
深度学习
人工智能
机器学习
详解C++ 中 shared_ptr weak_ptr
目录shared_ptr1.类继承中使用shared_ptr2.
casting
shared_ptr3.make_shared使用weak_ptrshared_ptrshared_ptr是一个标准的共享所有权的智能指针
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2022-07-23 13:15
源码阅读及理论详解《 Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Fore
casting
》
Informer论文:https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdfInformer源码:GitHub-zhouhaoyi/Informer2020:TheGitHubrepositoryforthepaper"Informer"acceptedbyAAAI2021.Transformer笔记:《AttentionIsAllYouNeed》_郑烯烃快去学习的博客-CSDN
郑烯烃快去学习
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2022-07-21 07:37
transformer
深度学习
人工智能
Informer
nlp
解读:Informer——比Transformer更有效的长时间序列预测方法
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于AAAI21的一篇最佳论文《Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesFore
casting
敲代码的quant
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2022-07-19 07:23
大数据
算法
机器学习
人工智能
深度学习
视频库:人工智能开发_人工智能工程师_AI人工智能
Python编程基本语法数据结构函数面向对象多任务模块与包闭包装饰器迭代器Numpy矩阵运算NadrrayScalarsBorad
casting
矩阵运算矩阵转置矩
测试小扎
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2022-07-15 07:51
python
大数据
人工智能
AI
机器学
机器学习
AAAI2021:面向交通流预测的时空融合图神经网络
1、文章信息《Spatial-TemporalFusionGraphNeuralNetworksforTrafficFlowFore
casting
》。
当交通遇上机器学习
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2022-07-10 19:23
算法
python
神经网络
机器学习
人工智能
[参文]GCN+交通
同类型的文章一、流量预测1.1Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficFore
casting
1.2GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling1.3T-GCN
panbaoran913
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2022-07-10 12:14
文献分类参考
GCN
Domain Adaptation for Time Series Fore
casting
via Attention Sharing(ICML2022)
近年来,深度神经网络在时间序列预测领域得到了越来越广泛的应用。他们成功的一个主要原因是他们能够有效地跨越多个相关的时间序列捕捉复杂的时间动态。这些深度预测的优势只有在有足够数量的数据时才开始显现。这对实践中典型的预测问题提出了挑战,在这些问题中,每个时间序列或每个时间序列的观测数量有限,或两者兼有。为了解决数据稀缺的问题,我们提出了一种新的领域适应框架——领域适应预测器(domainadaptat
西西弗的小蚂蚁
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2022-06-30 07:28
迁移学习
人工智能
机器学习
python 时间序列预测 forecast,时间序列预测的7种方法(1)(Python代码实现)
本文翻译自https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/time-series-fore
casting
-methods/,数据集来源于https://datahack.analyticsvidhya.com
大软
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2022-06-29 07:19
python
时间序列预测
forecast
Adaptive Temporal-Frequency Network for Time-Series Fore
casting
(TKDE)
提出了一种用于中长期时间序列预测的自适应时频网络(ATFN),它是一种融合深度学习网络和频繁模式的端到端混合模型。在ATFN框架内,利用增广序列到序列模型学习复杂非平稳时间序列的趋势特征,利用频域块捕捉时间序列数据的动态和复杂周期模式,利用全连接神经网络将趋势和周期特征结合起来产生最终的预测。设计了相位自适应、频率自适应和幅度自适应的频率机制,将当前滑动窗口的频谱映射到预测区间的频谱。多层神经网络
西西弗的小蚂蚁
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2022-06-27 21:07
时间序列聚类
深度学习
人工智能
机器学习
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