时间序列8个基准Baseline模型及其详细解读 我是从去年11月份开始,选定时间序列预测这个方向,准备在工作之余继续独立进行一些科学研究。选定这个方向是因为我对金融量化一直挺感兴趣,希望能把时间序列中的深度学习算法模型,用到金融数据。现在看来,我太过于理想化了,金融数据的非平稳性,使得这以上两个问题有本质的区别。
赛题目标 随着互联网行业的不断发展及数据积累,市场营销与 PR 工作对于内容生产质量、效率、创意多样化等也提出了更高要求,传统的人工生产方式难以满足当前此领域的数字化、智能化发展趋势。 赛题任务是对素材的互动量预测,给出了关于素材相关的字段,预测目标为“interaction_cnt”。 赛事输出和输出 本赛题是典型的...
介绍FL,引出数据异构问题和数据不可见性,因此需要大量的人力来定制更好的模型架构,因为设备异构性,边缘设备需要更高的计算负担和通信成本。 介绍解决数据异构的相关工作,指出这些工作需要强大的先验假设。 预定义的模型不一定是最优的 贡献:# 1.提出FedNAS方法,在边缘设备之间协同搜索全局模型和个性化模型架构,并在各种...
Stochastic Weight Averaging (SWA), which computes the first moment of stochastic gradient descent (SGD) iterates with a modified learning rate schedule, has recently been shown to improve generalization in deep learning. With SWAG, we fit a Gaussian using the SWA solution as the first moment ...
深度学习方法 deep learning models(data-driven): FNNDBNFC-LSTMSAEsGCGRUSTGCNDCRNNSTSGCNST-GMCNASTGCNCurb-GANGraphWaveNetSTGRATSTFGNNDSTCL(自动化学报2020)实验相关 一、和不同算法baseline对比(How does our model perform compared with different baseline methods on two datasets)二、消融实验(How do differen...
LRN are not widely utilized in modern CNN architectures, as there are other more effective methods of normalization. Although, LRN implementations can still be found in some standardmachine learning libraries and frameworks, so feel free to experiment. ...
论文:Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing, CVPR 2021 代码:https://github.com/GlassyWu/AECR-Net1、背景当前方法的问题:1)使用clear images结合L1/L2重建损失进… 高峰OUC发表于OUC的搬... 基于样例的迁移学习——Covariate Shift——原始文章解读 Domai...发表于Learn... 域适应 图卷积网络...
Lately, the proliferation of low-cost cameras coupled with deep learning techniques has transformed vision-based methods for fall detection. Motivated by this, in this paper, we present an alternate low-cost and efficient system for fall detection in 360∘ videos using deep learning. Towards ...
很多论文的工作都专注于减少policy gradient的方差,以得到更加优质且稳定的policy。其中一项最经典的工作就是对policy gradient的累积奖励减去一个baseline,但为什么减去一个baseline就可以达到减小方差,同时又不引入偏差的效果呢? 关于这个问题,Daniel Seita大佬在他的博客中有详细的讲解(链接给在最后),但笔者水平不够,仍...
Semantic video understanding technology plays an integral role in quite a few of the most well-known mobile applications. In the past years, various perception-based video understanding methods are proven to be inadequate in cases where semantic knowledge or multi-modal information are essential cues...