DeepTime采用了一种特定的函数形式,利用隐式神经表示和一个新颖的拼接傅里叶特征模块来高效地学习时间序列中的高频模式。与传统的时间序列预测方法不同,DeepTime可以处理长时间序列和多变量时间序列,并且可以自动提取特征。本文的实验结果表明,DeepTime在实际数据集上取得了竞争性的结果,并且比现有的基于深度学习的时间序...
目前对meta-learning的理解,可以简单理解为learning to learn,换句话解释就是要去学习超参,那对超参的定义可以理解为设计算法时不是由data-driven的部分,可以是模型结构,可以是训练参数,也可以是根据情况动态修改模型结构等。总之,meta-learning就是要学习并替代设计算法时人的工作。 本文的贡献点:在跟踪算法Siamese...
TimeGPT 最后说说TimeGPT,它没有在任何主要会议上被接受,而且它的评估方法也优点可疑,由于它不幸地在互联网上获得了相当多的介绍,所以我们要再提一下: 1、作者没有将他们的结果与其他SOTA类型模型进行比较,只是引用“测试集包括来自多个领域的30多万个时间序列,包括金融、网络流量、物联网、天气、需求和电力。”并且...
另一个是:meta-learning networkfor adaptive feature space. 这里我们主要关注的是这个 meta-learning network,我们提出的一个 参数预测网络(parameter prediction network),当然这里是借鉴了最新的 meta-learning 用于 few-shot learning problem. The proposed meta-learner network is trained toprovide the matching n...
这篇是关于meta-learning方法在跟踪领域的应用,其实meta-learning这个概念很早就提出,只是目前将其应用于深度学习和强化学习领域做出了一些效果,或提高性能,或提高训练效率。目前对meta-learning的理解,可以简单理解为learning to learn,换句话解释就是要去学习超参,那对超参的定义可以理解为设计算法时不是由data-driven...
2015-ICML-workshop-Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning 提出第一个用于深度强化学习的大规模分布式架构(Gorila),只是简单地将DQN结合PS(Parameter server)来进行分布式地训练。不停地用当前的DQN与环境进行交互,获得experience(s,a,r,s ),然后存在buffer中;learner部分sample buffer中的experience...
Hydra是Meta出的实验提交工具,支持在命令行里动态修改OmegaConf里面的数值。Hydra支持一个config里引用另一个config,于是你可以很容易的切换用db=mysql还是db=postgresql: ├── conf │ ├── config.yaml │ ├── db │ │ ├── mysql.yaml │ │ └── postgresql.yaml │ └── __init__.py ...
It first trains a meta-model by meta-learning. The meta-model is fine-tuned with a few update steps to derive submodels for the corresponding subproblems. The Pareto front is built accordingly. The computational experiments on multiobjective traveling salesman problems demonstrate the superiority of...
matching nets 匹配网络,few-shot learning方法,用目标样本和支持集一起做嵌入,后计算二者的相似度作为权重,为支持集赋予权重预测标签。 neural statistician 神经统计师模型,包括encoder,统计网络(有很多不同的统计方式),decoder。统计网络的任务是将所有样本的特征整合,输出一个集合表示,即统计信息【加一些额外的设计和...
PMLR 2017 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。