SGCN GIN分类模型 新增GAT 一同聊聊图卷积缺点诊断
前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，先经过数据预解决启动数据集的制造和加载，最后经过Pytorch成功K，NN，GCN模型对缺点数据的分类，1.关系网络引见1.1图卷积神经网络，GCN，论文地址，https，arxiv.org......
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......
超强！一区间接写！基于SSA Informer
1模型翻新点引见1.1时序特色捕捉与建模经常使用Informer的编码器层来捕捉长缺点信号时序依赖特色1.2概率稠密留意力机制，ProbSparseSelf，attention，概率稠密自留意力是Informer模型中引入的一种稠密自留意力......
还在用VGG 时频图像分类 ResNet?
SwinTransformer是一种通用视觉义务的Backbone而存在的模型，以代替CNN，1，档次化设计，SwinTransformer引入了档次化特色示意的概念，相似于CNNs中经常出现的金字塔结构，这使得它在处置高分辨率图像时愈加高......
卷积联合留意力机制！ KAN 聊聊 KAN
第一类基础线性层交流KAN层交流线性层Linear，降级对于LSTM、TCN、Transformer模型中用KAN层交流线性层的缺点分类模型，KAN的准确率要优于MLP，咱们可以进一步尝试在惯例模型的最后一层线性层都交流为KAN层来启动对比......
Do How Much Transformer结构长处 Need? Attention You
前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，启动Transformer的结构长处启动解说，结合论文，HowMuchAttentionDoYouNeed?，，探求不同模块对缺点分类义务的影响力，1，HowMuchAttentionDoYou......
还在用VGG ResNet? 时频图像分类
SwinTransformer是一种通用视觉义务的Backbone而存在的模型，以代替CNN，1，档次化设计，SwinTransformer引入了档次化特色示意的概念，相似于CNNs中经常出现的金字塔结构，这使得它在处置高分辨率图像时愈加高......
即插即用
1模型翻新点引见1.1期间编码输入消息编码参考Informer论文，咱们把源码和数据集制造启动了提升，繁难任何带有期间特色列的数据集启动输入消息的编码，Informer在原始向量上不止参与了Transformer架构必备的PositionE......
Encoding 详解Transformer中位置编码Positional
提到Transformer，大家就会联想到位置编码、留意力机制、编码器，解码器结构，本系列教程将探求Transformer的不同模块在缺点诊断等信号分类义务中表演什么样角色，究竟哪些模块起作用，前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，......
TCN CEEMDAN VMD 聊聊 二次合成
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于VMD，CEEMDAN二次合成的TCN，Transforme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解决1二次合成与数据集制造1.......