SSM(State Space Model,状态空间模型)是一种用于描述时间序列数据的统计模型。它广泛应用于机器学习和统计学中,用于处理动态系统和时变过程。SSM可以捕捉系统状态随着时间的变化,以及观察到的数据与这些状态之间的关系。 SSM的基本构成 状态空间表示 状态空间模型由两个主要部分组成: 状态方程(State Equation):描述系统...
如果LM-lag检验的卡方值更大则使用空间面板滞后模型;如果仅Robust LM-error显著则使用空间面板误差模型,如果仅Robust LM-lag显著则使用空间面板滞后模型,如果Robust LM-error和Robust LM-lag检验二者均显著,此时可使用二者中对应卡方值更大时对应的模型(或者结合信息准则判断模型优劣),比如Robust LM-lag检验的卡方值比...
·十方DEEPUD空间大模型 十方DEEPUD自建空间训练数据库,创建了包含全球300+城市,500000+不同业态、不同规模的城市空间数据库,并通过卷积神经网络(CNN)算法进行海量方案的图像学习,进行了上亿次的学习和训练,并通过对抗生成网络(GANs)和增强学习(RL)...
米amba，这个被认为可以取代强大的 Transformer 的模型，从最初在深度学习中使用状态空间模型 (SSM) 的想法已经走了很长一段路。Mamba 为状态空间模型添加了选择性，从而实现了与 Transformer 类似的性能，同时保持了 SSM 的亚二次工作复杂度。其高效的选择性扫描比标准实现快 40 倍，并且与 Transformer 相比，吞吐...
莫兰指数是最常见的用于测算空间自相关的指标，是衡量变量在同一个区域内的观测值之间潜在的相互依赖性的一个重要研究指标。莫兰指数取值范围在-1至1之间。当Moran's I>0时，表示空间正相关性，其值越大，空间相关性越明显；当Moran's I <0时，表示空间负相关性，其值越小，空间差异越大；当Moran's I =0...
🐍面向图像、视频和时间序列的 Mamba 状态空间模型 的第一部分。是Mamba 就是你所需要的一切？当然，人们长期以来一直认为，A. Vaswani 等人在 2017 年的 Attention 中提出的 Transformer 架构就是你所需要的一切 。毫无疑问，Transformer 一次又一次地彻底改变了深度学习领域。它的通用架构可以轻松适应各种数据模式，...
空间杜宾模型是空间滞后模型(Spatial Autoregressive Model, SAR)和空间误差模型(Spatial Error Model, SEM)的组合扩展形式。它通过在模型中引入因变量和自变量的空间滞后项,来捕捉空间单元之间的相互影响和未观测到的空间效应。 1.2 模型公式 空间杜宾模型的一般形式可以表示为: Y=ρWY+Xβ+WXθ+ϵY=ρWY+Xβ+...
tim框架体系上，需满足资源全覆盖、要素全关联、模型需分级、服务应智能、应用能适配五方面的要求。tim构建的基本方法 国土空间信息资源组成 依据《自然资源部信息化建设总体方案》，tim明确了国土空间数据来源与数据分类，主要分为基础数据、规划数据、管理数据、社会经济综合数据和物联感知数据，可根据实际情况进行扩展。...
那么我们就可以得到一个五维空间(x,y,z,t,c)之所以要将时间维度作为第四维度，是因为一直以来我们都有一个时空的概念，而且变化运动是认识多维空间的基础。我们必须在变化运动中去认识多维空间。多维空间模型的基础就是一定这个模型是动态的，而非静态的三维空间模型那样。动态模型也是区别与以前模型的关键点。之所以...
状态空间模型是一种动态时域模型,用于描述系统的动态特性和行为,它的优势在于能够提供一个框架,以分析和设计复杂系统的动态响应,其中最具代表性的就是大名鼎鼎的Mamba。 Mamba是一种选择性状态空间模型,在语言建模方面表现出色,甚至可以击败 Transformer。不仅如此,它还可以随上下文长度的增加实现线性扩展,达到五倍推理吞...