Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测关注人工智能学术前沿 回复 ：ts355秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要直到最近，递归神经网络还是捕获时序相关性的最佳方法之一。然而，随着Transformer的引入，已经证明了只有注意机制而没有任何RNN的体系结构可以改进各种序列处理任务(例如NLP)的结果。此后的多项研究表明，类似的方法可以应用于图像、点云、视频、音频或时间序列
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2024-05-19 18:27:55
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transformers的近期工作成果综述基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。在本文中，对基于transformer 的工作成果做了一个简单的总结，将最新的transformer 研究成果(特别是在2021年和
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2024-04-15 15:20:40
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线性回归模型函数和损失函数线性回归模型线性回归是机器学习中最基本的问题模型了，线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本,每个样本对应n维特征和一个结果输出,如下: 我们的问题是对于一个新的它所对应的是多少呢?如果这个问题当中y是连续的,就是一个回归问题,否则就是一个分类问题对于n维特征的样本数据,如果我们决定使用线性回归,那么对应的模型应该是: 是模型的参数.我们增加一个则可以化简为 ，X是
关于线性回归许多真实的过程能够用线性模型来近似线性回归通常作为更大系统的一个模块线性系统能有解析解，不需要迭代逼近，而是直接可以求解出来线性预测提供了对许多机器学习核心概念的介绍，例如定义目标函数、梯度下降等一元线性回归比如一个朋友要买房子，如今已知一些房价的面积和对应价格。我们希望能得到一个模型已知面积预测房价。该图中有许多样本点，每个点横轴对应面积大小、纵轴对应的是房价价格。该问题是一个监督学
def getlittleLabel() :
'''
得到小类的所有标签
:return:
'''
with open(data_path.train_questions, encoding='utf-8') as fin :
read_results = [line.split("\t") for line in fin.readlines
1) Model representation(模型表示)2) Cost function(代价函数，成本函数)3) Cost function intuition I(直观解释1)4) Cost function intuition II(直观解释2)5) Gradient descent(梯度下降)6) Gradient descent intuition(梯度下降直观解释)7)
近年来，使用美国营养健康（NHANES）数据的文章中，有一类统计学方法异军突起，我称之为回归三板斧，即在统计学设计上同时建立广义线性回归，加权位数和回归以及贝叶斯核机回归三种模型，对比结果比较优劣，再进行综合的分析讨论，得出较为严谨详实的结果。本次我们将结合文章对这种方法进行学习。2019年2月，一篇题为：Association between exposure to a mixture of p
论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.04491图像恢复任务，是指将受损（如带噪声/模糊）的图像恢复为清晰图像。这在日常生活中广泛出现，如手机拍摄的照片通常需要经过图像恢复算法对其进行去噪/去模糊等一系列处理之后，再显示给用户。随着人工智能的崛起，深度学习也占领了图像恢复领域的高地：近年的模型如HINet[1], MPRNet[2], Restormer[3] 等等均在该
Datawhale202211—李宏毅《机器学习》（深度学习方向）回归基本介绍+代码演示 文章目录Datawhale202211—李宏毅《机器学习》（深度学习方向）前言一、回归基本介绍回归的定义应用举例模型步骤模型优化二、代码演示三、参考文档来自Datawhale的投喂来自官方的投喂来自广大网友的投喂总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本系列
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2024-03-16 01:10:38
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本文只是本人理解，若有偏差与错误欢迎指正回归：回归就是首先提出实验模型，但是模型的关键参数未知，通过大量数据来求出最符合测试数据的实验模型，也就是求出模型的关键参数；接下来利用李宏毅授课中的一个例子来具体看看什么是regression这是一个很有趣的例子，评估口袋妖怪进化之后的战斗能力（CP）其中包含其他的一些属性，Xcp，Xs,Xhp,Xw,Xh等第一步是确定一个Model（模型），这里确定了一
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2024-03-27 11:43:49
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自然科学中的生成模型已经取得了巨大进步，但它们的可控性仍然具有挑战性。分子、蛋白质生成模型的一个巨大缺陷是缺少连续属性的归纳偏差。IBM 欧洲研究院和苏黎世联邦理工学院的研究人员提出了 Regression Transformer（RT），这是一种将回归抽象为条件序列建模问题的方法。这为多任务语言模型引入了一个新方向——无缝桥接序列回归和条件序列生成。尽管该团队使用了限定规模的训练目标，但是 RT
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2024-05-10 10:28:43
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作为自然语言处理领域的主流模型，Transformer 近期频频出现在计算机视觉领域的研究中。例如 OpenAI 的 iGPT、Facebook 提出的 DETR 等，这些跨界模型多应用于图像识别、目标检测等高层视觉任务。而华为、北大、悉大以及鹏城实验室近期提出了一种新型预训练 Transformer 模型——IPT（Image Processing Transformer），用于完成超分辨率、去
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2024-04-22 16:22:27
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NAST:时间序列预测的非自回归时空Transformer模型[Submitted on 10 Feb 2021] 摘要虽然Transformer在很多领域取得了突破性的成功，特别是在自然语言处理(NLP)领域，但将其应用于时间序列预测仍然是一个巨大的挑战。在时间序列预测中，规范化 Transformer模型的自回归译码不可避免地会引入巨大的累积误差。此外，利用Transfo
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2024-08-25 13:36:10
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最近动手玩了一下Transformer，找到了一个很适合练手的小例子，基于https://github.com/cxl-ustb/AISTransforemr的代码做了一些修改（感谢原作者），改进后的代码地址：GitHub - BITcsy/AISTransformer: 利用transformer进行船舶轨迹预测。 1. 任务简介：该代码功能是处理船只的轨迹、状态预测（经度，维度，速度，朝向）。
2018-11-12 今天是周一，定了个小目标一周完成对faster rcnn的学习。今天是第一天，主要解决四个问题。1.RPN的回归如何计算？ 其中，回归的是坐标偏移量，偏移量计算方式如图所示，x表示GT坐标，x*表示预测坐标，xa表示anchor box的坐标。我们认为anchor box与GT间IOU很大时，很相似，可以线性转换，通过缩放和平移的方式将anchor box转换为G
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2024-03-29 22:16:13
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transformer中decoder和encoder是非常像的。先假设decoder是一个独立的块，研究它的输入和输出。一、Autoregressive（自回归）如果把decoder当成一个黑匣子，这个黑匣子先接受一个特殊符号begin，说明预测开始，第一个输出的字符为“机”，那么A再输入进decoder在输出"器"，以此类推。在最后的时候用另一个特殊符号end结尾。这样把输出当成输入的学习称
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2024-04-05 10:31:50
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1. 回归与分类回归任务是连续数值预测，分类任务是离散数值。例如，对于一个人一年的消费记录来说，回归任务可以预测下一个月的支出金额，分类问题可以对消费类型进行划分。 回归问题常输出一个数值之后与真实值比较计算损失，分类问题输出多个值主要与概率分布有关。 Softmax虽然名字里有回归但常是是用于解决分类问题。2. Softmax分类问题分类问题中常使用one-hot向量的形式表示数据的标签，将向量
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2023-09-27 09:38:21
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当今自然语言处理领域中最重要和最成功的模型之一是Transformer模型。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google公司的研究人员提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。 Transformer模型之所以被广泛使用，是因为它在自然语言处理任务中取得了相当不错的结果。与传统的递归神经网络（如循环神经网络）不同，Transformer使用了全连接层和注意力
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2023-12-13 06:37:55
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文章目录线性回归代码过程准备数据设计模型设计构造函数与优化器训练过程训练代码和结果pytorch中的Linear层的底层原理（个人喜欢，不用看）普通矩阵乘法实现Linear层实现回调机制逻辑斯蒂回归模型损失函数代码和结果在这里插入图片描述多分类问题mnist数据集训练 线性回归代码过程训练过程：准备数据集设计模型（用来计算 ）构造损失函数和优化器（API）训练周期（前馈、反馈、更新）准备数据这里
回归(regression)、梯度下降(gradient descent)机器学习的书和视频，其中很推荐两个：一个是 stanford的machine learning公开课，在verycd可下载，可惜没有翻译。不过还是可以看。另外一个是prml-pattern recognition and machine learning, Bishop的一部反响不错的书，而且是2008年的，算是比较新的一本
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2024-10-09 10:00:01
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