多变量当辅佐序列优化多元时序预测成果 近期钻研趋向
在多元期间序列预测中，如何建模多变量之间的相关不时是钻研热点，过去一年最火的钻研方向之一就是多元期间序列应该驳回channeldependent，多变量联结建模，还是channelindependent，多变量独立建模，，以及channel......
经常使用Transformer来启动时序预测可还行
大言语模型的成功充沛证实了Transformer架构的先进性，越来越多的人宿愿把它运行到其它畛域，而非NLP畛域自身，因此也催生了以一套Transformer架构一致各种模态的钻研热点，而在工业界有一个十分经常出现的场景却鲜有触及，那就是结......
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......
优化各类SOTA模型成果 齐全在频域学习的时序预测模块
当天给大家引见一篇浙大、中南、南洋理工、上交、北大等多所高校联结提出的一种期间序列预测建模方法，针对目前时序预测间接预测方法没有思考到预测各个期间步相关的疑问，提出了在频域中启动预测的方法，可适配到各类时序SOTA模型中，取得了长短周期时序......
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......
咱们一同聊聊基于时空特色提取的并行预测模型
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压器数据集引见和预处置1模型全体结构模型全......
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，......
Agent也有快慢脑了！这次真的不一样
在与用户启动人造对话交互时，智能体须要成功两个外围义务，一是启动对话交流，二是执行推理与布局，智能体在对话环节中，须要综合应用一切可失掉的消息来做出回应，同时其行为要一直围绕指标倒退，这种对话交互与多步推理布局的双重形式，与卡尼曼所形容的人......
图解LLM
LLM，Agent大模型自动体热度绝后，但自动体是什么、为什么、怎样办，行业还没有一致认知，典型的小学语文课本里，小马过河，的事实版，是什么一、OpenAI工程师LilianWeng的定义2023.6.23布局子指标和合成，将大型义务合成为......
训练模拟人形机器人的五种强化学习技术大PK
本文将经常使用五篇新宣布的强化学习论文中引见的五种算法，DDPG、SAC、PPO、I2A和决策转换器，来训练模拟人形机器人相互打斗并对训练结果启动排名，简介我想起了最近的一个老电视节目，Battlebots，，并想对这个节目进后退一步的变革......