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时间序列预测如何变成有监督学习问题？

从这个简单的例子，我们可以注意到以下一些事情： 我们可以看到，如何将时间序列预测问题转化为回归（数值型变量）或分类（标签型变量）有监督学习问题。...我们可以看到滑动窗口方法如何用于具有多个变量的时间序列，或所谓的多元时间序列。 我们将探索滑动窗口的一些用法，使用它来处理每个时间步骤有多个观察值的时间序列，即多元时间序列。...上一节中的示例就是一个一元时间序列数据集。 多元时间序列：每个时间节点包含两个或更多变量的数据集。...大多数时间序列分析方法，甚至是关于这个话题的书籍，都把重点放在在单变量数据上，因为这种问题便于理解和应用。相比较而言，多变量数据通常更难以处理。...如果您正在寻找更多关于如何将时间序列数据作为机器学习问题的资源，请参阅以下两篇论文： 关于利用机器学习处理序列数据的综述（2002）[PDF] 时间序列预测的机器学习策略（2013）（含演示文稿PDF）

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清华大学SageFormer：解决多变量时间序列预测建模难题

/2307.01616v1.pdf 1、背景 历史的Transformer在多元时间序列应用的工作中，大多都忽略多变量之间的关系，将多变量独立的输入到Transformer中编码。...如下图中的b和c所示，b是一般的多变量联合建模方式，将多变量每个时间步的信息融合到一起输入到一个Transformer中；c则是完全不考虑多变量间关系，每个序列独立的输入到Transformer中。...输入序列采用PatchTST的方式处理成多个patch，在每个变量序列前方添加多个全局token，这些token用来提取每个序列的全局信息。...最后，在时空网络部分，使用图学习根据学到的图结构，对全局token的表征进行空间上的汇聚，汇聚得到的结果过一次时序维度上的Transformer产出最终的编码，其中时空网络部分会迭代多次，每次是一层图汇聚加上一层时间维度...SageFormer整体的工作流程如下： 3、实验结果 文中对比了各类模型在多个数据集中的效果，对比模型包括Transformer单变量预测模型，如AutoFormer、Informer等，也包括一些时空预测模型

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开放域信息抽取最新动向

数据集和评价指标数据集来自于OIE16的benchmark 数据集(https://www.aclweb.org/anthology/D16-1252.pdf)，评价指标采用F1值和AUC-PR。...该实验说明，使用最后一种训练方式的效果是最好的。 2 ? 论文动机 文中介绍了目前OpenIE最主流的两种框架：1）生成类的系统（通过迭代多次编码输入的文本，以进行多次抽取）；2）序列标注系统。...这两种框架都存在弊端：1）生成系统多次重复encoding输入的文本，会造成抽取速度慢，并不能很好的适应大数据时代的大量网页抽取场景；2）而序列标注系统，对于每个抽取都是独立的，并不能获取其他抽取内容的信息...从实验结果看出本文提出的OpenIE6在三个评价数据集上都取得了最好的成绩，而且当加入了软约束后速度加快了5倍，该模型在准确率不降的基础上，加快了推理速度。 ?...由于缺少KB和文本对应的数据集，所以作者首先想到了采用自编吗器的方式设计了四个无监督的任务：（1）文本到文本（AA）（2）图到图（BB）（3）文本到图到文本（ABA）（4）图到文本到图（BAB）。

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Puppeteer+RabbitMQ：Node.js 批量加工pdf服务架构设计与落地

第一部分学情分析的PDF由Node.js加工，与Java后端通过消息队列RabbitMQ进行数据交互，本文简单记录一下Node.js批量加工PDF服务的架构模式，以及基于现阶段发现的问题，梳理未来的迭代规划和演进方向...，核心挑战在于如何设计低耦合、高可用的服务架构； 耗时长一方面体现在多个环节的总耗时，另一方面体现在三个PDF生产服务各自的加工耗时。...技术选型 服务端生成PDF通常有两种方案： 第一种是使用 pdfkit 之类的工具通过代码绘制，这种方案最大的问题是可渲染的内容类型有限，定制化不足； 第二种是创建 headless browser用html...上图中只画出pdf加工逻辑相关的预启动工作，实际上预启动还包含一些其他逻辑，比如建立 MQ 连接信道。..._mounted = true; } 乍看起来似乎没啥问题，但实际跑一跑代码会发现，在任务调度密集的时候，run函数短时间内被调用多次（具体的调度策略下文讲解），worker会触发多次冷启动，虽然不影响业务逻辑

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绘制图表（1）：初次实现

当你再次实现这个项目并从网上自动下载数据时，就意识到这一点。 之前介绍了HTML和XML，今天，你将遇到另一个很熟悉的缩略语——PDF。...4.初次实现 在初次实现中，我们将以元组列表的方式将这些数据添加到源代码中，以便轻松地使用它们。下面演示了如何这样做： ? 完成这项工作后，来看看如何将数据转换为图形。...就生成PDF而言，最基本的模块是pdfgen，其中的Canvas类包含多个低级绘图方法。例如，要在名为c的Canvas上绘制直线，可调用方法c.line。...4.2.绘制折线 为绘制太阳黑子数据折线图，需要绘制一些直线。实际上，你需要绘制多条相连的直线。ReportLab提供了一个专门用来完成这种工作的类——PolyLine。...，其中每对x坐标和y坐标都指定了折线上的一个点。 要绘制折线图，必须为数据集中的每列数据绘制一条折线。这些折线上的每个点都由时间（年和月）和值（从相关列获取的太阳黑子数）组成。

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提示工程（prompt engineering)：技术分类与提示词调优看这篇就够了

它们的共同理念是多次查询模型（或多个模型）以解决任务，•最后，有一组方法将大型语言模型与外部工具结合使用。 单一提示技术 哪些技术旨在通过单个提示解决你的任务？...相反，确保示范提供标签空间的少数几个示例、输入测试的分布以及序列的整体格式是至关重要的。...提示链接示例来自 txt.cohere.com[18] 从简到繁的提示 从简到繁的提示方法更进了一步，增加了一个步骤，即模型需要决定如何将你的任务分解成子问题。...Zhou et al. (2022)[20] 中的从简到繁提示的例子 连锁表格提示 在最近的研究 (Wang et al. (2024)[21]) 中提出了一种新方法，其中表格数据被明确用作推理链中的中间思考的代理...如果提示复杂，考虑将其分解为子任务，6.尝试多次询问相同的提示，7.考虑增加模型自检的步骤，8.如有需要，将您的LLM与外部工具结合使用，9.将提示调整视为一个迭代且需要评估的数据科学过程。

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【Seaborn绘图】深度强化学习实验中的paper绘图方法

强化学习实验中的绘图技巧-使用seaborn绘制paper中的图片，使用seaborn绘制折线图时参数数据可以传递ndarray或者pandas,不同的源数据对应的其他参数也略有不同. 1. ndarray...(3,7)或(4, 7) 第一个维度表示每个时间点采样不同数目的数据(可认为是每个x对应多个不同y值) 第二个维度表示不同的时间点(可认为是x轴对应的x值) data = getdata() fig...time参数表示对应的时间轴(ndarray),即x轴,data即要求绘制的数据,上述例子为(3, 7)或(4, 7),color为每条线的颜色,linestyle为每条线的样式,condition为每条线的标记....注意文件的大小,但通常最好记录以下内容:每次迭代的平均reward或loss,一些采样的轨迹,有用的辅助指标(如贝尔曼误差和梯度) 你需要有一个单独的脚本去加载一个或多个记录文件来绘制图像,如果你使用不同的超参数或随机种子运行算法多次...深度强化学习方法,往往在不同的运行中有巨大的变化,因此使用不同的随机种子运行多次是一个好主意,在绘制多次运行的结果时,在一张图上绘制不同运行次的结果,通过使用不同粗细和颜色的线来分辨.在绘制不同的方法时

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Bert类模型也具备指令遵循能力吗？

链接: https://openreview.net/pdf?id=x8VNtpCu1I 概要 通过带注释示例和人类偏好反馈进行指令调整，能够使LLMs的输出在各种任务上更好地符合人类的期望。...[MASK] 标记，并将这个损坏的序列输入到额外的MLM中。...请注意，模型不需要预测源序列 X_M 中的掩码标记。 在推理过程中，我们采用与CMLM相同的Mask-Predict算法，该算法在多次迭代中生成最终序列。...具体来说，给定事先的总解码迭代 T ，我们从第一次解码迭代的完全掩码目标序列开始。在后续的 T-1 次迭代中，将会掩盖特定数量的低置信度标记并重新生成。...任务和数据集 遵循之前的工作，评估了模型在三个不包含在微调指令数据中的保留任务上的任务泛化能力：会议决议、句子完成和自然语言推理（NLI）。

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具有张量流的混合密度网络

') plt.show() image.png 我们发现，经过6000多次迭代后，它或多或少地停止了改进。...接下来我们要做的是让模型为我们产生分布，例如沿着x轴的一堆点，然后对于每个分布，从该分布中随机抽取10个点，将所生成的集合数据映射到y轴上。这让我们能感知生成的pdf是否与训练数据相匹配。...MDN分布中生成的数据，用蓝色标出，并将其绘制在红色原始的训练数据上。...,'go', x_test,y_test,'bo',alpha=0.3) plt.show() image.png 最后，如果我们想要的话，我们可以尝试在x轴上的每个点处绘制整个混合pdf以获得热图...sess.close() 我认为MDN是模拟数据的好方法，特别是如果我们所建模的模型有多个状态，或者本质上是一个无法绝对确定的随机变量。

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推理速度比Stable Diffusion快2倍，生成、修复图像谷歌一个模型搞定，实现新SOTA

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.00704v1.pdf 项目地址：https://muse-model.github.io/ 该研究提出了一种使用掩码图像建模方法进行文本到图像合成的新模型...研究者认为：Muse 比 Stable Diffusion 推理速度更快是因为 Stable Diffusion v1.4 中使用了扩散模型，在推理时明显需要更多次迭代。...下面我们看看 Muse 生成效果： 文本 - 图像生成：Muse 模型从文本提示快速生成高质量的图像（在 TPUv4 上，对于 512x512 分辨率的图像需要时间为 1.3 秒，生成 256x256...给定一个输入文本字幕，该研究将其通过冻结的 T5-XXL 编码器，得到一个 4096 维语言嵌入向量序列。这些嵌入向量线性投影到 Transformer 模型。...下表为不同模型在 zero-shot COCO 上测量的 FID 和 CLIP 得分： 如下表所示，Muse（632M (base)+268M (super-res) 参数模型）在 CC3M 数据集上训练和评估时得到了

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时间序列数据处理，不再使用pandas

尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。 图(1) 在时间序列建模项目中，充分了解数据格式可以提高工作效率。...这里我们将使用Kaggle.com上的沃尔玛数据集，其中包含了45家商店的多元时间序列数据。我们选择这个数据集是因为它是一个长式数据集，所有组的数据都是垂直堆叠的。...图(8)：序列的数据结构 绘制过程如图（9）所示： darts_str1.plot() 图(9)：单变量的曲线图 Darts - 转换回 Pandas 如何将 Darts 数据集转换回 Pandas...，可以建立多个时间序列的全局模型和概率预测。...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。

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使用 Python 可视化 O（n）

语法 for i in range(n):    # do something 一个“for”循环，它多次运行一组特定的指令，由 0 到 'n−1' 的范围表示，并在每次迭代的循环内执行一个操作或一组操作...其中“n”表示迭代次数。 在 O（n） 时间复杂度中，随着输入大小 'n' 的增加，执行时间成比例增长。随着“n”的增加，迭代次数和完成循环所需的时间将成比例增加。...线性时间复杂度在输入大小和执行时间之间表现出成正比的关系。 循环中的任何任务或任务序列都可以在不考虑输入大小“n”的情况下执行。这里要注意的主要方面是循环执行“n”次迭代，导致线性时间复杂度。...我们利用迭代循环的一种方法是在一组多个输入刻度内循环。在此方案中，循环执行的范围从 1000 到 10000 （11000 除外）。...语句 'plt.plot（input_sizes， execution_times）' 使用收集的数据创建一个基本的折线图。“input_sizes”的值显示在x方向轴上，代表不同的输入幅度。

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请收好这份NLP热门词汇解读：预训练、Transformer、无监督机器翻译

由于 Transformer 并行处理所有的词，以及每个单词都可以在多个处理步骤内与其它单词之间产生联系，它的训练速度比 RNN 模型更快，在翻译任务中的表现也比 RNN 模型更好。...改进的模型（Universal Transformer）在保留Transformer 模型原有并行结构的基础上，把 Transformer 一组几个各异的固定的变换函数替换成了一组由单个的、时间并行的循环变换函数构成的结构...为了让模型能够学习到句子间关系，研究人员提出了让模型对即将出现的句子进行预测：对连续句子的正误进行二元分类，再对其取和求似然。 ?...通过对系统的训练，形成了反向翻译的数据集，从而改进原有的机器翻译系统。随着一个系统得到改进，可以使用它以迭代方式在相反方向上为系统生成训练数据，并根据需要进行多次迭代。...研究人员利用后验正则（Posterior Regularization）的方式将SMT（统计机器翻译）引入到无监督NMT的训练过程中，并通过EM过程交替优化SMT和NMT模型，使得无监督NMT迭代过程中的噪音能够被有效去除

61220

请收下这份 NLP 热门词汇解读

视频内容 来源：Google AI Blog 由于 Transformer 并行处理所有的词，以及每个单词都可以在多个处理步骤内与其它单词之间产生联系，它的训练速度比 RNN 模型更快，在翻译任务中的表现也比...改进的模型（Universal Transformer）在保留Transformer 模型原有并行结构的基础上，把 Transformer 一组几个各异的固定的变换函数替换成了一组由单个的、时间并行的循环变换函数构成的结构...为了让模型能够学习到句子间关系，研究人员提出了让模型对即将出现的句子进行预测：对连续句子的正误进行二元分类，再对其取和求似然。 ?...通过对系统的训练，形成了反向翻译的数据集，从而改进原有的机器翻译系统。随着一个系统得到改进，可以使用它以迭代方式在相反方向上为系统生成训练数据，并根据需要进行多次迭代。...迭代过程中的噪音能够被有效去除，同时 NMT 模型也弥补了 SMT 模型在句子流畅性方面的不足。

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PatchTST：长时间序列预测神器

接下来更详细地探讨PatchTST的架构及原理。 通道独立 这里，多变量时间序列被认为是一个多通道信号。每个时间序列基本上都是一个包含信号的通道。 PatchTST模型的概述。...在这里，我们真正强调的是通道独立的实现，即每个输入到Transformer骨干网的标记只包含一个通道的信息，或一个时间序列 在上图中，我们看到一个多变量的时间序列是如何被分离成单个序列的，并且每个序列作为一个输入标记被送入...因此，PatchTST利用patche来提取时间序列中的局部语义信息。 Patching是如何工作的 每个输入序列都被划分为多个patche，这些patche是来自原始序列的较短序列。...PatchTST的transformer主干图。在这里，我们看到输入的时间序列（在图的底部）经过修补，产生了多个补丁（垂直的矩形），然后被发送到Transformer编码器。...我使用的mac电脑，没有安装CUDA，这就是为什么我没有做大量的超参数调整，或在非常大的数据集上训练。 数据探索 下载Exchange的数据集。

1.6K52

PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

dz = εdt其中 ϵ 来自正态分布通过将漂移项 a(x,t)dt 添加到随机过程 dz 上，可以将维纳过程进一步推广到 Ito 过程。 ...在随后的部分中进行了多次模拟，以实际验证模型的正确性。...这实际上是一个预期的结果。...和Gumbel copula模型估计与可视化R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测...模型时间序列预测R语言Copula的贝叶斯非参数MCMC估计R语言COPULAS和金融时间序列R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计Python

1.1K00

生信教程：使用拓扑加权探索基因组进化（3）

它通过考虑更简单的“分类单元拓扑”并量化与每个分类单元拓扑匹配的子树的比例，提供了复杂谱系的摘要。我们用来计算权重的方法称为 Twisst：通过子树迭代采样进行拓扑权重。...模拟树序列 我们将使用 msprime 来模拟树序列。 msprime 是一个合并模拟器，这意味着它的工作原理是计算任意两个个体在过去某个特定时间拥有共同祖先的概率。...我们必须指定长度和重组率，因此 msprime 将为我们提供一个由多个谱系组成的序列，通过重组分开。在这里，我们还指定了随机种子，只是为了确保在这种情况下我们都得到相同的模拟。...我们现在将建立一个包含多个群体的更大的模拟。...outgroup = "3", verbose=False) 我们可以快速总结平均权重 twisst.summary(weightsData) 我们还可以直接快速保存权重图（这节省了导出到文件并在 R 中绘制精美图的时间

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面向数据产品的10个技能

，连续数据，时间序列数据等。...另一方面，TensorFlow则以其稳定性和大规模生产能力著称，尤其适合部署复杂的机器学习模型到生产环境。 在选择这三个工具时，用户应考虑自己的需求、已有的编程知识以及希望投入的时间。...时间序列分析基础 时间序列分析基础包括对时间序列数据的基本认识、核心概念的理解，以及分析方法的掌握。时间序列分析是一种统计方法，用于分析和预测按时间顺序排列的数据点。...时间序列是一组按时间顺序排列的观测值，例如环境科学中某个地区的气温变化数据。...在数据科学项目中，这意味着要考虑到数据的获取和清洗可能需要的时间，模型的选择和调整所需的实验次数，以及最终模型部署和维护的长期成本。

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谷歌等提出超越Adam的二阶梯度优化；Hinton参与偏转对抗攻击新研究

为了完成这个任务，这个框架被学习用来从传感器信息来绘制 RAW Bayer 数据，并生成目标高质量的 RGB 图像。其本质上能够包含所有的细粒度图像修改步骤。 ? PyNET 架构概览。 ?...并且在大规模机器翻译、图像识别等领域实现了非常优越的性能，要比现有的顶尖一阶梯度下降方法还要好。 ? 本文优化算法设计的时间轴。在每一步上计算所有张量的预调节器统计数据。...WMT'14 英法翻译数据集上的 Transformer 模型，Shampoo 二阶梯度算法的收敛速度在迭代数上快了 1.95 倍，且就算要计算二阶梯度，每一次迭代也只慢了 16%，总体上来说节省了 40%...WMT'14 英法翻译数据集上的 Transformer-Big 模型，Shampoo 二阶梯度算法的收敛速度在迭代数上快了 2 倍，且就算要计算二阶梯度，每一次迭代也只慢了 40%，总体上来说节省了.../2002.09303.pdf 摘要：在本文中，来自谷歌研究院和苏黎世联邦理工学院的研究者发布了一个具有动态图样信息的在线图纸绘制数据集，它是通过收集提示数据（prompted data）获得。

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