使用多代理架构,其中一个代理编排专门的子代理完成时间序列任务。子代理利用调整的小语言模型,并可以检索包含有关历史模式和趋势知识的相关提示。这有助于改善对新数据的预测。https://t.co/8UEJOXUDzM - 更小、更弱、但更好:发现较弱+更便宜(WC)模型可以为微调模型生成比使用更强但更昂贵模型生成的数据更好...
扩散模型(diffusion models)是最新的深度生成方法,在计算机视觉、自然语言处理、时间序列等任务上都有出色的表现。在这篇全新的扩散模型综述中,我们(加州大学 & Google Research的Ming-Hsuan Yang、北京大学崔斌实验室 @大仲马 以及CMU、UCLA @叶小飞、蒙特利尔Mila研究院)等研究者首次对现有的扩散生成模型(diffusion ...
RNN在处理长序列时会遇到梯度消失和梯度爆炸问题,这些问题限制了RNN捕捉长距离依赖关系的能力。LSTM网络能够避免RNN网络的缺陷,主要是因为它通过引入门控机制和细胞状态的设计,从而解决了原始RNN的长期依赖性问题。 LSTM神经网络的主要应用领域包括: 自然语言处理:文本生成、机器翻译、语音识别等任务。时间序列预测:股票...