在深度学习大量使用之前,在时间序列分类方面,DTW和KNN的结合是一种很有用的方法。 在做两个不同的时间序列匹配的时候,虽然我们可以通过肉眼发现它们之间存在着很高的相似性,但是由于部分位置的拉伸或者压缩,或者沿着时间轴上存在着平移,对两者直接计算欧氏距离效果一般不是很好,而定义规则进行对齐又无法适用实际应用中的...
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自注意力为 query=key=value 在时间序列中我们需要的用到一些lag值,用注意力机制可能让你看得更远 卷积Transformer 创新点在于transformer捕捉的是点的相关性,而Conv捕捉的是局部邻域的相关性 Temporal Fusion Transformers 通过所有头进行加法聚合来共享每个头的值 Efficient Transformers 解决transformer中复杂度的问题,可...
Transformer的关键创新之处在于使用自注意力机制,这使得模型能够高效处理长序列文本,而无需进行昂贵的递归或卷积操作。这使得Transformer的计算效率高,能够有效地完成各种NLP任务。 简单地说,Transformer是一种功能强大的神经网络架构,专为自然语言处理任务而设计。它们通过将文本分解成更小的片段,并通过自注意机制分析片段...
2025最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 唐宇迪机器学习 1096 11 【斯坦福】深度生成模型( Deep Generative Models )自回归模型/VAE/GAN/CNN/RNN/transformer 横扫bug 316 7 各位且看李宏毅如何手撕LSTM-人工智能、深度学习 AI前沿...
基于cnn、lstm、transformer的时间序列预测类似软件系统开发服务,包括基于cnn、lstm、transformer的时间序列预测网站APP小程序、基于cnn、lstm、transformer的时间序列预测二次开发
这一发现尤为有趣,因为这种超大规模时间序列预测任务听起来更适合LSTM、GNN和Transformer,这次CNN却将其“偷家”了。 在音频、视频和点云任务上,本文的极简处理方法也都十分有效。 One More Thing 除了提出一种在图像上非常强力的backbone之外,本文所报告的这些发现似乎表明,大核CNN的潜力还没有得到完全开发。
本文旨在友好地介绍深度学习架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、transformer和 encoder-decoder 架构。卷积神经网络（CNN）是一种人工神经网络，旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据，如图像和视频。CNN 模块包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过应用滤波器检测...