...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
数据增强(DataAugmentation)数据增强(DataAugmentation)又称为数据增广。另外,为了使你的模型稳健,你不会让x_t的输出总是x_t+1。相反,你将从x_t+1,x_t+2,...,xt+N的集合中随机抽取一个输出,其中N是一个小窗口大小。这里你要做以下假设:x_t+1,x_t+2,...,xt+N不会彼此相距很远。我个人...
ICLR 2024 | 鸡生蛋蛋生鸡?再论生成数据能否帮助模型训练
因此当数据扩充提升数据规模从而提供了足够的图的连通性时,为了进一步减小下游泛化误差,可以减弱数据增广强度从而使得减小。反之数据规模比较小时,则需要更强的数据增强去获得更好的图的连通性。也就是说,数据扩充和数据增强在对比学习中存在互补作用,当数据扩充后,对应的最优数据增广强度减小(图5(d))。图5数据...
7B模型超越GPT4-V!港科大等发布「图推理问答」数据集GITQA:视觉...
可以明显看出,模型在布局增强数据集上对于挑战性任务的推理能力急剧提升(SP上升64.8%,HP上升69.63%)。而其他三种数据增强策略反而导致性能下降。具体来说,模型在布局增强集上取得了优异的结果,比GITQA-Base集高出11%以上。相比之下,其他增广集中八个任务的平均结果比基本集低约5%这些发现表明基于布局的数据增强...
Chronos: 将时间序列作为一种语言进行学习
更大的型号更好;随机权重初始化比使用LLM权重更好,因为它们可能与时间预测无关;TSMix改善了零样本学习能力;使用大约10%的合成数据是最好的;讨论该研究证明了Chronos在各种数据集上的零样本能力,表明它有潜力通过微调技术(如LoRA或特定任务校准的保形方法)胜过特定任务模型。特定于任务的适配器或像LightGBM这样的模...
首席核心观点集(2024年3月18日 –3月24日)
1-2月经济数据对于宏观面来说是一个积极信号。“六大口径”数据均不同程度好于前值,显示宏观经济在好转趋势中。同时,经济也不是没有堵点,地产销售、投资低位均未有显著改变,对上下游工业部门存在传递;和春节数据形成的印象不同,消费两年复合增速只是温和回升,耐用消费品支撑不够;3月高频数据亦有一定分化特征(见《...
赵冬斌等:游戏人工智能方法|算法|鲁棒|神经网络_网易订阅
目前,针对深度强化学习策略模型泛化性不足的问题,常用的方法有L1、L2范数正则化、状态信息熵最大化、好奇心驱动机制、状态探索计数、数据增广,以及辅助任务训练优化等(www.e993.com)2024年9月10日。此外,还可引入种群优化的思想,设计联盟训练机制,实现群体智能协同优化。综上所述,可通过增强模型探索多样性,丰富环境交互训练样本,从而提升策略模型...
自动数据增强:概述和SOTA
后一种方法进一步发展,现在优于RandAugment。然而,RandAugment仍然要快得多,如果你只需要一个“足够好”的数据增强管道——一个易于使用并且仍然比手动和迭代地拼凑在一起更好的管道——它是一个可行的选择。还有另一种尚未广为人知的算法,它介于基于随机性和AI模型方法的两极之间。它确实使用深度学习模型来...
...谷歌大脑提出自动数据增强方法AutoAugment:可迁移至不同数据集
深度神经网络是强大的机器学习系统,当使用海量数据训练时,深度神经网络往往能很好地工作。数据增强是一种通过随机「增广」来提高数据量和数据多样性的策略[1-3]。在图像领域,常见的数据增强技术包括将图像平移几个像素,或者水平翻转图像。直观来看,数据增强被用来为模型引入数据域中的不变性:目标分类通常对水平翻转或...
中科视拓CTO山世光:如何用X数据驱动AI成长? | CCF-GAIR 2017
所以增强学习在这些问题上并没有得到非常好的应用。深度学习目前适合解决我称之为“好数据肥沃”的领域,而且通常只对应于人类学习方法里的归纳学习。然而,人类的学习除了归纳学习之外,还有演绎推理。针对演绎推理,深度学习则存在严重短板。举个演绎推理的例子,比如说《几何原本》,是欧几里德从5条公理推演出来的。想用...
CVPR 2022视觉算法双竞赛收官,一文详解Top团队方案
基于单一检测模型或者单一强特征的检测技术已经难以应对目前的深度伪造技术。当前的检测技术呈现了以下几个趋势:首先,使用多种伪造技术、工具和数据增强技术,生成超大型数据集;借鉴集成学习的思路,综合使用多种检测模型;不断通过挖掘真假视频在生理学上的差异,利用信息差不断形成新的强特征。