能做深度预测或估计的网络好多，记一下，有时间一个个找源码和数据跑一遍。1，monodepth 无监督 有 tf 和 pytorch 代码 18，monodepth2 无监督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2Clément Godard小哥真是优秀！2，
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2023-09-08 16:24:57
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单神经元预测猫准确率为70%，实际上这个效果很一般，数据集的数据都是比较好的，类似这种： （我表情包随便截图的）回顾单神经元的构成： 1）传播函数，由输入x、偏置w、阈值b计算出a2）激活函数，将a映射到0~1之间的结果y，可理解为（是、否）的概率3）反向传播函数，通过y、label计算出dw、db（用以更新w和b）4）损失函数，计算y与label间的误差浅层神经网络的构成： 在浅层神经网络中，主
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2023-09-04 20:34:17
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作者：Ivo Bernardo数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。当你想开启数据科学家的职业生涯时，应该学习哪些模型呢？本文中我们介绍了6个在业界广泛使用的模型。目前很多舆论对机器学习和人工智过度追捧，当你想建立预测模型时，这会让给你不禁思考，是不是只有很高阶的技术才能解决问题。但当你自己试着编程后才会发现，事实实际并非如此。作为一名数据工作者，你面临
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2023-08-22 13:00:08
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Use wechaty to apply pytorch model via WeChat.想法在跑深度学习模型时，我时常会感觉调用一个模型好复杂，需要写好长好长的代码，而我又没有学过小程序开发，于是想到做一个用微信快速调用模型的小玩意儿。本项目即是通过wechaty与微信通讯，利用fastapi中转数据并调用pytorch模型的实践。同时，目前该项目仅仅作为一个MVP（最小可行产品），功能可能并
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2023-08-22 14:38:23
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本文提出了一种新的深度学习结构，即注意图卷积序列到序列模型（AGC-Seq2Seq），将图卷积网络和注意机制集成到Seq2Seq框架中，以开发能够描述多步流量预测中时空相关性的预测模型。考虑到Seq2Seq模型的现有训练方法不适用于时间序列问题，我们在此提出的框架中设计了一种新的训练方法。AGC-Seq2Seq，该框架通过Seq2Seq模型和图卷积层从时空域协同提取特征。为了克服多步预测的挑战并捕
常规模型DNN常规的DNN模型，多层结构WDL【2016】特征的一阶结构与DNN部分并联，同时考虑了一阶特征和深度隐式的特征FNN【2016】使用FM预训练embeddingPNN【2016】增加内积、外积（outer product，张量积，注意与exterior product区分）结构，把内外积结构与一阶结构concat之后再进入多层神经网络，增加了特征之间的显式交叉程度DeepFM【201
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2023-07-23 18:58:03
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小叽导读：尽管业界对于图像处理和自然语言处理领域，在算法可解释性方向上已经取得了一些进展，但对于电商与广告领域，目前还是空白。另一方面，深度学习技术已经开始被大规模应用到广告业务中。广告是很多互联网现金流的重要来源，是核心业务。深度神经网络模型是核心业务中的核心模块，有效理解和评估这一“黑盒”算法变得非常重要。下面，我们针对可视化理解深度神经网络CTR预估模型进行探讨。主要作者：郭霖、叶卉、苏文博
Deep learning over multi-field categorical data地址：https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一、问题由来 基于传统机器学习模型（如LR、FM等）的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案，其优点是模型简单，预测性能较好，可解释性强；缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息，目前一般通过特征工程来
# 深度学习与预测：一个实用的探索
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在各个领域内得到了广泛应用。尤其是在预测方面，比如天气预报、股市预测、甚至是疾病检测等，深度学习技术展示了其强大的能力和潜力。本篇文章将介绍深度学习在预测中的应用，结合简单的代码示例，帮助大家理解这一技术的基本原理和实践方法。
## 深度学习简介
深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的分支，它使用多
最近，DeepMind开源AlphaFold2，让学术圈再一次沸腾了。这意味着，对于普通研究人员而言曾需要花几年时间才能破解的蛋白质结构，现在用AlphaFold2几小时就能算出来了！那么，如此厉害的AlphaFold2究竟如何做到的呢？DeepMind团队已经将它的详细信息在《Nature》上公开发表。现在，就让我们来看看AlphaFold2的魔法是怎么实现的吧。卷积消失了，Attention来
机器之心报道编辑：杜伟、陈萍在深度学习方法应用广泛的今天，所有领域是不是非它不可呢？其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。过去几年，时间序列领域的经典参数方法（自回归）已经在很大程度上被复杂的深度学习框架（如 DeepGIO 或 LSTNet 等）更新替代。这是因为传统方法可能无法捕获长期和短期序列混合传递的信息，而深度学习方法的思路是掌握数据中的跨
作者：龚志忠
于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点，各种各样的预测模型质量参差不齐，常常让人眼花缭乱，那么如何去评价一个模型的好坏，或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后，它到底靠不靠谱，值不值得去推广和使用呢？这是一个我们需要去好好考量的问题。一个好的疾病风险预测模型，它不只是简单的因变量和自变量的数学组合，它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点，这
paper：Efficient RGB-D Semantic Segmentation for Indoor Scene Analysis本文主要贡献在以下： 结合深度图像，提升仅用RGB图像分割的mIOU 设计一种结构，可用tensorRT实现，进而可在NX板上提升分割效率，比如有限计算能力和电池量的机器人场景 改进的ResNet-based encoder和decoder. 降低计算量，提升效
文章目录Graph Neural Network for Traffic Forecasting: A Survey摘要1.相关介绍2.交通流量预测的问题3.图神经网络在交通预测上的应用4.开放数据集和源代码5.挑战和未来的研究方向总结作业 Graph Neural Network for Traffic Forecasting: A Survey摘要交通预测对于智能交通系统的成功至关重要。深度
时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练Makridakis M-Competitions系列（分别称为M4和M5）分别在2018年和2020年举办（M6也在今年举办了）。对于那些不了解的人来说，m系列得比赛可以被认为是时间序列生态系统的一种现有状态的总结，为当前得预测的理论和实践提供了经验和客观
1、文章信息《Deep Spatial–Temporal 3D Convolutional Neural Networks for Traffic Data Forecasting》。北交大计算机学院万怀宇团队2019年发在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems上的一篇文章。2、摘要交通预测是一个非常具有挑战性的问题，因为交通
推荐系统实践读书笔记-08评分预测问题本书到目前为止都是在讨论TopN推荐，即给定一个用户，如何给他生成一个长度为N的推荐列表，使该推荐列表能够尽量满足用户的兴趣和需求。本书之所以如此重视TopN推荐，是因为它非常接近于满足实际系统的需求，实际系统绝大多数情况下就是给用户提供一个包括N个物品的个性化推荐列表。但是，很多从事推荐系统研究的同学最早接触的却是评分预测问题。从GroupLens到Netf
Predicting Sharp and Accurate Occlusion Boundaries in Monocular Depth Estimation Using Displacement Fields
摘要现有的单目图像深度图预测方法倾向于预测输入图像中遮挡平滑边界、局部性差的轮廓。这是不幸的，因为遮挡边界是识别对象的重要线索，正如我们所展示的，提出从场景重建中发现新对象的方法。为了改
Hetero-ConvLSTM: A Deep Learning Approach to Traffic Accident Prediction on Heterogeneous Spatio-Temporal Data（KDD2018）Author: Zhuoning Yuan, Xun Zhou, Tianbao Yang中文提示：交通事故预测 摘要：预测交通事故是改善交通
# 深度学习序列预测教程
## 1. 整体流程
我们将通过以下步骤来实现深度学习序列预测：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[模型构建]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备好数据集，并将其转换为适合深度学习模型的格式。我们可以使用以下代码来加载数据：
``
