量子系统复杂，暴力计算无效，原有张量网络（Tensor Network）难以广泛规模使用，让开发高温超导体等复杂问题受限于此。现在，谷歌出手了。联合Perimeter理论物理研究所和谷歌 X，开发全新物理和机器学习库TensorNetwork，用于提高张量计算的效率，现在已经开源。这一计算库使用TensorFlow作为后端，并针对GPU处理进行了优化，与CPU上相比，可以实现高达100倍的加速。谷
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2024-09-18 15:35:13
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作者 | 高开远，上海交通大学，自然语言处理研究方向最近在工作上处理的都是中文语料，也尝试了一些最近放出来的预训练模型（ERNIE，BERT-CHINESE，WWM-BERT-CHINESE），比对之后还是觉得百度的ERNIE效果会比较好，而且使用十分方便，所以今天就详细地记录一下。希望大家也都能在自己的项目上取得进展~1、A Glance at ERNIE
关于ERNIE模型本
通过阅读代码来学习，一向时最直接快速的。本章将讲解slim的第一层目录tensorflow/tensorflow/contrib/slim/python/slim的代码。本层代码主要包括learning.py, evaluation.py, summary.py, queue.py和model_analyzer.py，分别对应模型的训练，测试，日志记录，队列管理和模型分析部分。让巴默索泪来带你由易
Part 1 论文摘要，介绍，最后结论部分： 白少杰博士等人问题灵感启发来源：现有的卷积神经网络在机器翻译，音频合成序列处理任务上较循环网络有着出色的表现。那么问题推广到其他序列处理任务场景或者其他数据集上呢？通过实验，该论文的作者们发现采用自己提出的时间卷积网络（TCN）使用控制变量法，基于同一性能评判指标下，在诸多数据集和不同序列建模任务下完爆循环神经网络（LSTM,GRU）值得一提的是：结论
介绍RPC框架（远程过程调用）：它是一种对底层通信协议的二次封装，通过网络从远程计算机程序上请求的服务框架。tensorflow中的是谷歌的gRPC框架数据分析设备类型：
一机多卡（普通）：一台服务器，多个显卡。多机多卡（分布式）：多台服务器，多个显卡。tensorflow实现分布式的结构：
参数服务器们（tensorflow对于其的命名规范：/job:ps/task:0/cpu:0）
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2024-03-28 22:10:52
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通过这篇博客，你可学到怎么在tensorflow环境下搭建LSTM网络（这里包括单层与多层），同时使用matplotlib模块画图，通过训练完以后，把网络保存下来，以后再次打开网络就不需要再次训练网络，直接用即可。这里我会演示保存下来的网络怎么恢复以及使用保存下来的网络进行测试，就不要训练了。首先建立一个LSTM.py,代码如下：from __future__ import print_funct
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2024-05-14 21:20:49
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# TCN网络及其在时间序列预测中的应用
## 引言
随着深度学习的不断发展，序列数据的处理已经成为一个重要的研究领域。时间序列数据在金融、气象、医学等许多领域都有广泛的应用。然而，传统模型在处理长时间序列时往往面临滞后、复杂度高等问题。TCN（Temporal Convolutional Networks）是一种基于卷积神经网络（CNN）的新型网络结构，特别适合处理时间序列数据。本文将深入探
1 因特网 1.1 因特网的结构 组成因特网的子网之间在物理上的相互连接都是通过网关设备实现的。通过网关设备互相连接在一起的不同的网络通常称为子网 (subnetwork)，因为它们是大网络之中的网络。子网是一个完整的网络，是互联网络中的一部分，或者说子网是因特网中的一部分。网关设备与执行TCP/IP协议的其他设备和软件一起工作，它的最基本的任务就是从互联网络或者局域网络上接收按照协议规范封装
1 理解tensorflow编程的思想2 总结 1 理解tensorflow编程的思想tensorflow的编程要按照一定规则来进行。在tensorflow程序中应包含两个部分:一个是构建计算图的部分，另一个是把建好的计算图放在一个Sesstion会话中的执行部分。 构建计算图：这是定义变量、初始化数据 及 建立运算关系的一个过程。tensorflow把这样一个过程称为构建计算图。计算图(Gra
详细解释TCN结构，图解与代码解释
TCN代码详解-Torch (误导纠正)1. 绪论TCN网络由Shaojie Bai， J. Zico Kolter， Vladlen Koltun 三人于2018提出。对于序列预测而言，通常考虑循环神经网络结构，例如RNN、LSTM、GRU等。他们三个人的研究建议我们，对于某些序列预测（音频合成、字级语言建模和机器翻
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2023-12-06 16:56:15
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今天下午我继续学习有关TCPIP的相关知识。为了减少网络设计的复杂性，大多数网络都采用分层结构。对于不同的网络，层的数量、名字、内容和功能都不尽相同。在相同的网络中，一台机器上的第N层与另一台机器上的第N层可利用第N层协议进行通信，协议基本上是双方关于如何进行通信所达成的一致。 不同机器中包含的对应层的实体叫做对等进程。在对等进程利用协议进行通信时，实际上并不是直接将数据从一台机器的第N层传送到另
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2024-05-06 10:05:20
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时序卷积网络https://baijiahao.baidu.com/s?id=1677236455062512984&wfr=spider&for=pchttps://unit8.com/resources/temporal-convolutional-networks-and-forecasting/
原创
2023-10-08 09:08:32
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TCN（Temporal Convolutional Networks）TCN特点：可实现接收任意长度的输入序列作为输入，同时将其映射为等长的输出序列，这方面比较像RNN。计算是layer-wise的，即每个时刻被同时计算，而非时序上串行。其卷积网络层层之间是有因果关系的，意味着不会有“漏接”的历史信息或是未来数据的情况发生，即便 LSTM 它有记忆门，也无法完完全全的记得所有的历史信息，更何况要
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2023-07-26 22:30:39
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知识补充：空洞卷积（膨胀卷积）——Dilated Conv 在标准卷积的基础上注入空洞，以此来增加感受野（reception field）。因此增加一个超参：膨胀率，指kernel的间隔数量。因果卷积传统的CNN无法直接处理sequence模型这种序列问题，所以使用因果卷积，其作用就是解决序列问题。膨胀因果卷积膨胀非因果卷积Wavenatwavenet是一种全卷积的模型，
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2024-02-02 20:15:05
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今日学习内容概览： 今天主要阅读了一篇论文Temporal Segment Networks：Towards Good Practices for Deep Action Recognition（时间片段网络面向深度动作识别的良好实践），这篇ECCV2016的文章主要提出了TSN（temporal segment network）结构，被用来做视频的动
# TCN神经网络简介
## 什么是TCN神经网络
TCN神经网络（Temporal Convolutional Network）是一种用于处理时间序列数据的深度学习模型。与传统的循环神经网络（RNN）相比，TCN具有更高的并行性和更短的训练时间，同时具有更好的性能。
TCN神经网络通过使用一系列卷积层来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。这些卷积层具有不同的感受野（receptive fie
原创
2023-09-08 12:39:30
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# 如何实现TCN卷积神经网络预测
## 概述
TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于时间序列数据预测的卷积神经网络模型。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用TCN来进行时间序列预测。
## 流程
```mermaid
gantt
title TCN卷积神经网络预测流程
dateFormat YYYY-MM-DD
sectio
原创
2024-03-07 03:59:25
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因特网有两个核心协议：IP和TCP。IP，Internet Protocol（因特网协议），负责联网主机之间的路由选择和寻址；TCP，即Transmission Control Protocol（传输控制协议），负责在不可靠的传输信道上提供可靠的抽象层。TCP向应用层隐藏了大多数网络通信的复杂细节，比如丢包重发、按序发送、拥塞控制及避免、数据完整等等。采用TCP数据流可以确保发送的所有字节能够完整
【写在前面】随着注意力在机器学习中的普及，包含注意力机制的神经结构也在逐渐发展。但是大多数人似乎只知道Transformer中的Self-Attention。在文本中，我们来介绍一下Attention机制的“前世今生 ”（即Attention机制的发展），Attention的发展主要经历了四个阶段：（1）The Encoder-Decoder Architecture （编-
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2023-12-29 19:02:32
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TCN 从“阿巴阿巴”到“巴拉巴拉”TCN的概念（干嘛来的！能解决什么问题）TCN的父母（由来）TCN的原理介绍上代码！1、TCN（时域卷积网络、时间卷积网络）是干嘛的，能干嘛主要应用方向：时序预测、概率预测、时间预测、交通预测2、TCN的由来ps：在了解TCN之前需要先对CNN和RNN有一定的了解。处理问题：是一种能够处理时间序列数据的网络结构，在特定条件下，效果优于传统的神经网络（RNN、CN
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2024-01-12 14:44:11
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