可以看到大模型的权重是d×d的维度，而LoRA使用（d，r）*（r，d）两个矩阵进行相乘就可以得到d×d，然后两个特征进行相加即可，其中r是超参数，表示左边蓝色W矩阵的秩。很明显最常见的就是Q，V，K这3个矩阵了。很明显，LoRA适用于模型中网络层体量很大的部分，比如Q，K，V这3个矩阵，即将每个字母的embeding映射到512维空间中是搓搓有余的，实际上可能映射到384维可能就是刚刚好的状态，

knn算法详解与python实现

GAN

可以看到大模型的权重是d×d的维度，而LoRA使用（d，r）*（r，d）两个矩阵进行相乘就可以得到d×d，然后两个特征进行相加即可，其中r是超参数，表示左边蓝色W矩阵的秩。很明显最常见的就是Q，V，K这3个矩阵了。很明显，LoRA适用于模型中网络层体量很大的部分，比如Q，K，V这3个矩阵，即将每个字母的embeding映射到512维空间中是搓搓有余的，实际上可能映射到384维可能就是刚刚好的状态，

重症监护III医疗信息集市（MIMIC-III）数据集是一个庞大的、去识别化且公开可用的医疗记录集合。数据集中的每条记录都包含ICD-9代码，用于识别诊断和执行的程序。每个代码又被划分为子代码，这些子代码通常包含特定的情况细节。该数据集包含112,000份临床报告记录（平均长度709.3个标记）和1,159个顶级ICD-9代码。数据包括生命体征、药物、实验室测量数据、医护人员记录的观察结果和记录、

knn算法详解与python实现

简介：这个代码可以用于时间序列修复和生成。使用transformer提取单变量或者多变时间窗口的趋势分布情况。然后使用GAN生成分布类似的时间序列。此外，还实现了基于基于prompt的数据生成，比如指定生成某个月份的数据、某半个月的数据、某一个星期的数据。

重症监护III医疗信息集市（MIMIC-III）数据集是一个庞大的、去识别化且公开可用的医疗记录集合。数据集中的每条记录都包含ICD-9代码，用于识别诊断和执行的程序。每个代码又被划分为子代码，这些子代码通常包含特定的情况细节。该数据集包含112,000份临床报告记录（平均长度709.3个标记）和1,159个顶级ICD-9代码。数据包括生命体征、药物、实验室测量数据、医护人员记录的观察结果和记录、

可以看到大模型的权重是d×d的维度，而LoRA使用（d，r）*（r，d）两个矩阵进行相乘就可以得到d×d，然后两个特征进行相加即可，其中r是超参数，表示左边蓝色W矩阵的秩。很明显最常见的就是Q，V，K这3个矩阵了。很明显，LoRA适用于模型中网络层体量很大的部分，比如Q，K，V这3个矩阵，即将每个字母的embeding映射到512维空间中是搓搓有余的，实际上可能映射到384维可能就是刚刚好的状态，

简介：这个代码可以用于时间序列修复和生成。使用transformer提取单变量或者多变时间窗口的趋势分布情况。然后使用GAN生成分布类似的时间序列。此外，还实现了基于基于prompt的数据生成，比如指定生成某个月份的数据、某半个月的数据、某一个星期的数据。