去掉预训练LLM成果反而优化 预训练大言语模型对期间序列预测真的有用吗
当天给大家引见一篇对于大模型在期间序列运行讨论的上班，这篇文章质疑大言语模型在期间序列预测中能否有效，并对目前最先进的3个基于大言语模型的期间序列预测模型启动试验，发现去掉大言语模型局部，改成一个attention网络，也能取得相反甚至更优......
TFB 2024最新期间序列预测Benchmark
当天给大家引见一篇VLDB2024中期间序列预测Benchmark的上班，文章由华东师范大学，华为云，奥尔堡大学联结颁布，该论文提出了TFB，期间序列预测基准测试，，这是一个陈腐的智能化基准测试框架，旨在经过蕴含来自十个不同畛域的数据集，并......
一文汇总 时序预测中的多频率建模方法
频率是期间序列的一个关键消息，给定一个期间序列，可以经过依照不同频率的聚合，取得不同粒度的期间序列，比如，给定的原始期间序列是以小时为粒度的，那么经过将24个点加和成1个点，就可以构成以天为粒度的期间序列数据，不同的粒度，蕴含的消息也不同，......
长周期时序预测有哪些优化点 一文汇总
长周期时序预测外围疑问长周期时期序列预测，指的是预测窗口较长一类时期序列预测疑问，普通来说，预测长度在50个点以上，就可以以为是长周期时期序列预测疑问，同时，预测长度的参与，会使得模型须要引入更长的历史序列，能力成功更好的预测，相比短周期时......
3间接预测生命环节！ 什么 谷歌AlphaFold
当人们还在号召GPT，5、辗转于各种聊天机器人争夺战时，Google曾经把人工智能模型与事实环球的距离又拉近了一大步，最近，GoogleDeepMind的AlphaFold3的问世标记着人工智能在生命迷信畛域的一个严重打破，其对蛋白质、DN......
BiGRU Informer 聊聊基于
1翻新模型成果，1.1模型评价，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型翻新点引见2.1联合Informer和BiGRU，GATT的优点经过将这两种模型并行经常使用，可以更好地捕捉不同期间尺度上的形式，提高预测的准确性和鲁......
Transformer频域消偏优化时序预测准确性
Transformer在期间序列中曾经运行比拟宽泛，然而最近一些针对Transformer的钻研上班指出，Transformer的self，attention机制在建模序列数据时，比拟偏向于学习低频的消息，而疏忽了高频消息，形成频率偏向疑问......
Informer 拒绝消息暴露！VMD滚动合成
前言在期间序列预测义务中，像EMD，阅历模态合成，、CEEMDAN，完选汇合阅历模态合成，、VMD，变分模态合成，等合成算法的经常使用有或者引入消息暴露，详细状况取决于这些方法的运行形式，消息暴露的关键危险在于，将未来的消息暴露给了模型，使......
NeurIPS24 针对时序预测中时期戳特色的钻研
这篇文章给大家引见一下北邮在NeurIPS2024中宣布的一篇时期序列预测上班，重点钻研了假设有效应用时期戳特色优化时序预测成果，相关方法可以嵌入到现有的各类SOTA时序预测模型中，论文题目，RethinkingthePowerofTime......
AI推理和训练有什么不同 你知道吗
假设要用一句话概括AI的训练和推理的不同之处，我感觉用，台上一分钟，台下十年功，最为贴切，话说小明曾经和心目中的女神来往数年，在邀约女神出门这件事上积攒了少量的阅历数据，但却依然捉摸不透其中的玄机，借助AI技术，能否成功精准预测呢，小明思索......