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PCA不适用于时间序列分析的案例研究

我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解 (DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...我研究的一个关键目标是确定此类流动的低阶模型,我们可以将其用于快速预测或反馈控制。然而,先决条件是对数据进行良好的低维嵌入。这就是 DMD 出现的地方。...1 级模型捕获速度场中的大部分动态,而 2 级模型需要用于温度。 尽管问题中有大量的自由度,但动力学的内在维度是 3。一个是速度,两个是温度。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来,DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架,可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域,如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合,以进一步降低计算成本和数据存储 [5],或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。

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React 之props属性

React 里有一个非常常用的模式就是对组件做一层抽象。组件对外公开一个简单的属性(Props)来实现功能,但内部细节可能有非常复杂的实现。...var FancyCheckbox = React.createClass({ render: function() { var fancyClass = this.props.checked...传递 有时把所有属性都传下去是不安全或啰嗦的。这时可以使用解构赋值中的剩余属性特性来把未知属性批量提取出来。 列出所有要当前使用的属性,后面跟着 ...other。...剩余属性和展开属性 ... 剩余属性可以把对象剩下的属性提取到一个新的对象。会把所有在解构赋值中列出的属性剔除。 这是 JSX 命令行工具 配合 --harmony 标记来启用 ES7 语法。...Underscore 提供 _.omit 来过滤属性,_.extend 复制属性到新的对象。

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用于视频回归任务的长期循环卷积网络

斯坦福大学的一篇非常有趣的论文(http://vision.stanford.edu/pdf/karpathy14.pdf)讨论了视频分类任务中可能遇到的挑战,并提供了处理这些挑战的方法(这些方法也可以应用于有轻微变化的回归问题...3、长期循环卷积网络(LRCN) 2016年,一组作者提出了用于视觉识别和描述的端到端可训练类架构。...在我看来,LRCN架构在实现方面似乎比其他架构更有吸引力,因为您必须同时练习卷积和循环网络。 我是个电影迷,已经看了大约一千部电影。基于此,我决定对电影预告片进行深度学习,预测预告片的收视率。...虽然该技术通过平均LSTM输出用于视觉识别,但我们只要将结果使用softmax函数去掉就可以使用相同的方法进行视频回归,。...总结 LRCN是一种用于处理视觉和时间输入的模型,它提供了很大的灵活性,可应用于计算机视觉的各种任务,并可合并到CV处理管道中。然后这种方法可用于各种时变视觉输入或序列输出的问题。

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