从感知、规划来看特斯拉 FSD自动驾驶为何全球遥遥领先

空间RNN模块可以根据当前的能见度选择性地更新隐藏状态,如果某个区域被其他车辆遮挡,系统可以选择不更新那个区域的状态,直到能见度恢复。这种设计显著提升了感知系统对于时序遮挡的鲁棒性,以及对距离和目标移动速度估计的准确性。隐状态可组织成二维网格空间RNN的隐状态可包含多个通道特斯拉的OccupancyNetwork是对H...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

1.2.自回归语言模型1.2.1.循环神经网络-RNN1.2.1.1.循环神经网络循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一...

时序时空大模型前沿综述:面向时间序列和时空数据的大模型

这种方法在所有主要的时间序列分析任务中都达到了最先进或可比的性能,包括时间序列分类、短期/长期预测、插补、异常检测、少样本和零样本预测。其他研究则更专注于时间序列预测的特定方面。例如,TEMPO专注于时间序列预测,但结合了额外的时间序列分解和软提示等精细设计。还有研究利用LLMs进行时间序列预测,采用两阶段的微调...

必知!5大AI生成模型|算法|序列|神经网络|ai生成模型_网易订阅

给定序列(x_1,x_2,...,x_n),该模型致力于学习条件概率分布P(x_t|x_{t-1},...,x_1),其中(t)表示序列中的当前位置。自回归模型可通过循环神经网络(RNN)或Transformer等结构实现,其显著特点在于能精准捕捉序列数据的时序依赖关系,并生成时序一致的样本。在深度学习的早期阶段,卷积神经网络(CN...

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

数据集day则是直接将预处理好的日K线数据通过RNN模型提取出相应的alpha因子。数据集fund中基本面特征由于其噪声含量高、离群值点较多,我们则是采用《基本面因子重构》中做法,将原始基本面因子在每个交易日截面对数回归取残差对因子值进行重构,接着再经过一定的预处理后将数据直接输入RNN模型中进行特征提取。量价数据...

抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?

循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)RNN和LSTM用于处理序列数据,如视频帧序列(www.e993.com)2024年11月8日。LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系,在自动驾驶中用于行为预测和轨迹规划。TransformerTransformer架构在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了显著的效果。VisionTransformer(ViT)将Transformer应用于图像处理,通过自注意力机制捕捉全局...

计算神经科学读书会启动:从复杂神经动力学到类脑人工智能

弭元元:时序信息加工的神经计算机制及其类脑算法研究提出一个基于RNN学习表示时间序数结构的树状吸引子结构,能够很好的将空间信息及其对应的序列分离,在时间信息处理中具有计算优势,。Learningandprocessingtheordinalinformationoftemporalsequencesinrecurrentneuralcircuits...

精准预测武汉房价!浙大GIS实验室提出osp-GNNWR模型:准确描述复杂...

其二是考虑时间序列数据,也就是在房价预测中,除了考虑房屋的静态属性外,还可以考虑时间序列数据,如历史房价、经济指标等,运用循环神经网络(RNN)等方法进行分析和预测。例如,有研究人员在Googlepatents上介绍了一种基于注意力机制的卷积时序房价预测方法。研究人员首先对房价数据集进行预处理,并得到由房屋价格相关...

在Transformer时代重塑RNN,RWKV将非Transformer架构扩展到数百亿...

类RNN的序列解码在循环网络中,将状态t时的输出用作状态t+1时的输入很常见。这在语言模型的自回归解码推理中尤为明显,要求每一个token在馈入下一步之前必须进行计算,从而使RWKV可以利用类RNN结构(即时序模式)。在这种情况下,RWKV可以方便地循环用于推理解码,从而利用每个输出token仅依赖于最...

时序预测的深度学习算法介绍(4)

DeepAR是一个自回归循环神经网络,使用递归神经网络(RNN)结合自回归AR来预测标量(一维)时间序列。在很多应用中,会有跨一组具有代表性单元的多个相似时间序列。DeepAR会结合多个相似的时间序列,例如是不同方便面口味的销量数据,通过深度递归神经网络学习不同时间序列内部的关联特性,使用多元或多重的目标个数来提...