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深度时间序列模型的综述
设计
数据
深度学习
架构
模型
时间序列,特点是数据点按离散时间顺序排列,在现实应用中无处不在。与其他模态不同,时间序列因其复杂和动态特性,包括非线性模式和时间变化趋势的纠缠,而呈现出独特的挑战。在现实场景中分析时间序列数据具有重要意义,几个世纪以来已经被广泛研究。近年来,时间序列领域见证了显著的突破,技术从传统的统计方法转向先进的深度学习模型。
算法进阶
2024-07-31
84
0
大语言模型评测方法全面总结!
自然语言处理
模型
数据
效率
性能
自2017年Transformer模型提出以来,自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型,如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后,持续刷新最优结果。然而,现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。因此,需要全面评测和深入研究模型的各项能力、属性、应用局限性、潜在风险及其可控性等。
算法进阶
2024-07-31
121
0
Graph图Transformer前沿进展研究!
graph
编码
模型
设计
数据
图神经网络Transformers是一项机器学习的最新进展,提供了一类用于图结构数据的新型神经网络模型。Transformers与图学习的结合在各种图相关任务中表现出强大的性能和多功能性。
算法进阶
2024-07-31
139
0
时间序列表示学习的综述
视频
数据
架构
模型
设计
本文综述了时间序列数据中的通用表示学习方法,提出了一种新颖的分类方法,并讨论了其对提高学习表示质量的影响。文章全面回顾了各种神经网络架构、学习目标和数据相关技术,并总结了常用的实验设置和数据集。
算法进阶
2024-07-22
151
0
多模态大语言模型研究进展!
视频
数据
性能
优化
模型
多模态大型语言模型(MM-LLMs)在过去一年取得了显著进步,通过优化模态对齐和与人类意图对齐,增强了现成的单模态基础模型(LLMs)以支持各种MM任务。本文对MM-LLMs进行了全面综述,包括模型架构和训练流程的概述,以及122个最新进展的MM-LLM分类系统。
算法进阶
2024-07-22
97
0
深度学习时间序列异常检测方法
深度学习
模型
数据
网络
异常
本文全面概述了深度学习用于时间序列异常检测的最新架构,提供了基于策略和模型的方法,并讨论了各种技术的优点和局限性。此外,还举例说明了近年来深度学习在时间序列异常检测中各领域的应用。
算法进阶
2024-07-11
196
0
大模型的模型压缩与有效推理综述
模型
数据
性能
压缩
量化
本文对大型语言模型的压缩和效率推理进行了综述。大型语言模型基于Transformer架构,具有强大的性能,但也带来了巨大的内存和计算成本。本文从算法角度对大型语言模型的压缩和效率推理方法进行了分类,包括量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络。大型语言模型有两个显著特点:
算法进阶
2024-07-10
156
0
如何选择时间序列模型?
数据
函数
框架
论文
模型
我们时常会面临这样的困境:时序算法发展已久,随着时序预测&检测算法模型越来越丰富,当新时序预测需求来临时,我应该如何从十几种模型中选择最适合该业务的模型?
算法进阶
2024-07-10
133
0
深度时间序列预测和基础模型的研究进展
基础
架构
模型
数据
变量
本文综述了深度学习在时间序列预测中的应用,特别是在流行病预测领域。尽管深度学习在时间序列预测中表现出显著优势,但仍面临挑战,如时间序列不够长、无法利用积累的科学知识以及模型的解释性。
算法进阶
2024-07-10
113
0
太深刻了!程序员焦虑的真相!
工具
模型
开源
自动化
程序员
在互联网,AI浪潮的推动下,程序员已然成为新时代的民工,他们既享受着高薪的待遇,也承受着996、“青春饭”的很多压力。作为程序员你有职业焦虑吗?
算法进阶
2024-06-27
120
0
太强了!深度学习的Top10模型!
函数
模型
数据
神经网络
深度学习
自2006年深度学习概念被提出以来,20年快过去了,深度学习作为人工智能领域的一场革命,已经催生了许多具有影响力的算法或模型。那么,你所认为深度学习的最牛的模型有哪些呢?欢迎评论区留言讨论~
算法进阶
2024-06-26
167
0
非常全面!如何选择合适的模型?
决策树
模型
数据
神经网络
深度学习
在众多机器学习模型中,我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢?本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。
算法进阶
2024-06-25
148
0
人工智能(XAI)可解释性的研究进展!
人工智能
可视化
模型
数据
算法
本文从数据为中心的角度,研究了数据收集、处理和分析如何有助于可解释的人工智能(XAI)。将现有工作分为三类,分别服务于对深度模型的解释、对训练数据的启示和对领域知识的洞察,并提炼出针对不同模式的数据挖掘操作和DNN行为描述符的数据挖掘方法,提供了一个全面的、以数据为中心的XAI从数据挖掘方法和应用的角度进行的考察。
算法进阶
2024-06-13
92
0
盘点!大模型及发展趋势!
数据
性能
开源
测试
模型
大型语言模型(LLMs)无疑是此次人工智能革命的核心,其构建于Transformer架构的坚实基础之上,并依据缩放定律(Scaling Law)不断进化。
算法进阶
2024-06-13
88
0
干货!少样本学习的概述!
优化
模型
数据
算法
网络
少样本学习(Few-Shot Learning,FSL)是机器学习领域中的一种重要技术,其目标是在仅使用少量样本(例如50个或更少)的情况下,设计出能够高效学习和准确预测的机器学习模型。这种技术在许多应用领域都具有重要的实际意义,例如在数据标注成本较高的场景中,或者在面对快速变化的任务时。应用包括图像分类、情感分类和对象识别。
算法进阶
2024-06-13
144
0
大模型+RAG,全面介绍!
性能
优化
模型
数据
索引
大型语言模型(LLMs)在处理特定领域或高度专业化的查询时存在局限性,如生成不正确信息或“幻觉”。缓解这些限制的一种有前途的方法是检索增强生成(RAG),RAG就像是一个外挂,将外部数据检索集成到生成过程中,增强模型提供准确和相关响应的能力。
算法进阶
2024-05-31
286
0
时间序列+预训练大模型!
函数
基础
模型
数据
性能
时间序列预测可以使用经典预测方法和深度学习方法。经典预测方法如ETS、ARIMA等为每个时间序列独立地拟合模型,而深度学习方法在给定的数据集中学习时间序列。
算法进阶
2024-05-21
385
0
可信赖图神经网络综述!图的因果学习!
数据
神经网络
变量
框架
模型
本文综述了图神经网络(GNN)在图挖掘应用中的最新进展,并强调了其在低维表示中保留丰富知识的能力。然而,GNN在可靠性方面存在挑战,包括OOD泛化能力、公平性和可解释性。为了解决这些问题,研究人员开始将因果学习纳入可信赖图神经网络(TGNN)的开发中。
算法进阶
2024-05-21
384
0
一图胜千言!机器学习模型可视化!!
性能
机器学习
可视化
模型
数据
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。
算法进阶
2024-05-13
388
0
轻松上手!手机上部署Phi3、Llama3最新大模型全攻略!
部署
模型
手机
数据
开源
大模型无疑是此次AI革命的主角,大模型基于Scaling Law(缩放定律)。简单的说,就是数据越多,参数越大,算力越强,模型最终的能力就越强。随着模型参数和预训练数据规模的增加,模型能力与任务效果不断改善,展示出了一些小规模模型所不具备的“涌现能力”。
算法进阶
2024-05-02
3.3K
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