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【论文阅读】基于深度学习的时序预测——Crossformer

多层级Encoder-Decoder:由于上一步会进行two-stage的注意力运算,因此在Decoder中会分别对不同阶段的结果进行解码,模型的输入最开始是细粒度patch,随着层数增加逐渐聚合成更粗粒度的patch。Dimension-Segment-Wise Embedding:对于多维时间序列,应该对每个维度的数据进行单独的数据表征,而不是在每个点位基于所有维度的数据进行数据表征,因此本文

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#论文阅读#深度学习#人工智能
深度学习与人类语言处理学习笔记(一)—— 语音识别(理论篇)

文章目录1. 语音识别概述1.1 Token的表示1.2 Acoustic Feature2. 语音识别深度学习模型2.1 Listen,Attend,and Spell(LAS)2.2 CTC2.3 RNN-T2.4 Neural Transducer2.5 MoChA3. 语音识别传统模型3.1 隐马尔可夫模型3.2 Tandem3.3 DNN-HMM Hybrid4. alignmentB站

#语音识别#自然语言处理#深度学习
IDEA中gradle项目的导入与标红问题解决

文章目录1. 导入Gradle项目2. 解决文件标红问题1. 导入Gradle项目IDEA导入Gradle项目时不能直接open,而是选择open后选择项目的build.gradle文件,然后open,不这样打开的话无法获取包之间的index关系,无法正常使用程序。然后基本选择信任程序,默认设置打开即可。2. 解决文件标红问题但是有的项目打开后会有标红的文件:在perferences-versio

#java#gradle
深度学习与人类语言处理学习笔记(一)—— 语音识别(理论篇)

文章目录1. 语音识别概述1.1 Token的表示1.2 Acoustic Feature2. 语音识别深度学习模型2.1 Listen,Attend,and Spell(LAS)2.2 CTC2.3 RNN-T2.4 Neural Transducer2.5 MoChA3. 语音识别传统模型3.1 隐马尔可夫模型3.2 Tandem3.3 DNN-HMM Hybrid4. alignmentB站

#语音识别#自然语言处理#深度学习
自然语言处理(NLP)(二)实战篇之新闻主题分类任务

文章目录1. 构建带有Embedding层的文本分类模型数据包含内容如下:数据准备:import torchimport torchtextfrom torchtext.datasets import text_classificationimport os# 指定数据集下载路径load_data_path = "./data"if not os.path.isdir(load_data_path

#深度学习#python#神经网络
深度学习之Transformer笔记

Transformer笔记一、Transformer概览二、Encoder详解三、Decoder详解本文是根据哔哩哔哩up主视频讲解所写,加入了一些个人理解。视频地址:Transformer从零详细解读一、Transformer概览Transformer最初用于机器翻译,具体功能可以看成:进一步细分:再进一步细分:Encoder-Decoder结构,多个Encoder和Decoder个数可以自行设

#深度学习#python
机器学习之随机森林(Random Forest)

文章目录1. 随机森林概念2. 随机森林实操2.1 随机森林分类及调参2.2 随机森林回归2.3 利用随机森林填补缺失值1. 随机森林概念随机森林和随机有放回的采样(Bagging)息息相关,是从原始样本中进行m次随机有放回地提取n个样本,为了降低异常值的影响,从n个样本中选取一定比例的随机样本,并且选取其中的b个特征用于构建模型,建立基于决策树的m个分类器:#mermaid-svg-jK2qkL

#python#机器学习
【论文阅读】基于深度学习的时序预测——Informer

这篇文章是北航提出的一篇预测论文,在实际预测过程中,大多数需要基于长期的数据,否则根据短期数据预测出来的结果是不置信的,近年来的研究表明,transformer在时序序列预测上的潜力。

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#论文阅读#深度学习#人工智能
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