清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer |...
作者团队研究了Timer的可扩展性,发现随着参数量和数据规模的增加,模型在PEMS数据集上的多变量预测误差降低了36.6%(0.194->0.123),低于此前最优的多变量预测模型iTransformer(0.139)。从左到右:扩展Timer层数,特征维度和预训练数据规模都能提升预测效果零样本预测作者团队对同期涌现的时序大模型进行了全面测评,在...
...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
与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。PYTHON中TENSORFLOW的长短期记...
太强了!深度学习的Top10模型!
importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportirisfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense#加载鸢尾花数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=iris.load_data()#对数据进行预处理y_train=tf.keras.utils.to_categorical(y_train)#将标签转换为on...
大模型最强架构TTT问世,一夜推翻Transformer?
继续Mamba论文之后,研究人员在Pile上执行了2k和8k上下文长度的标准实验,Pile是一个用于训练开源LLM的流行文档数据集。主架构Transformer和Mamba使用不同的,除非另有说明,TTT-Linear和TTT-MLP始终使用Mamba架构。短上下文:thePile在2k上下文中,TTT-Linear(M)、Mamba和Transformer具有相当的性能,线条大部分重叠。TT...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
最初的Codex模型使用了GitHub上的大量开源代码作为数据集对120亿参数的小规模GPT-3进行了微调训练,但最终得到的模型效果并不算太好,这个模型后面演变成了OpenAIAPI中的“code-cushman-001”模型。在另一个方向上,OpenAI为了让大语言模型能够更好地理解人类发布的任务,对GPT-3进行了指令...
基础架构竞争激烈,LSTM原作者提出指数门控xLSTM,性能直逼...
经典长短时记忆网络(LSTM)架构最早可以追溯到20世纪90年代,因其独特的常量误差传递(constanterrorcarousel,CEC)和门控(gating)机制而在处理各种时序序列数据任务中展示出了卓越的性能,尤其是在早期的大型语言模型(LLM)中发挥了关键作用(www.e993.com)2024年9月9日。然而,随着Transformer架构的出现,其高度可并行化运行的自注意力机制使得模型可以...
一文了解自动驾驶轨迹预测技术
大多数方法都以轨迹作为输入,有些方法还使用车辆状态或地图信息。由于这些数据集中的大多数轨迹是通过从图像或点云学习方法获得的,因此一些模型也直接使用图像或点云来作为端到端轨迹预测输入。3.2评估指标(1)RootMeanSquaredError(RMSE):计算平方预测误差平均值的平方根,RMSE对大的轨迹预测误差敏感,是轨迹预测...
击败全球 No.1 系统、覆盖 80+ 国家,谷歌洪水预测模型再登 Nature
该研究依次利用两个应用的长短期记忆网络(LSTM)构建河流预报模型,其核心是编码器-解码器机制(encoder–decodermodel)。其中HindcastLSTM接收历史天气数据,ForecastLSTM接收预报天气数据,模型的输出是每个预测时间步的概率分布参数,它代表了对特定河流在特定时间容积流量的概率预测。
AI赋能绿色制冷,香港岭南大学开发DEMMFL模型进行建筑冷负荷预测
DEMMFL模型:高精度、低误差研究人员使用LSTM、GRU和AutoGluon等深度学习模型对同一训练数据集进行了优化,并在2021年9月的同一测试集上与DEMMFL模型进行比较。由于采用了知识驱动的工程化特征,DEMMFL模型展现出了明显的优势,实现了最佳的RMSE,而AutoGluon模型取得了次优。
一网打尽!深度学习常见问题!
??很难判断是否有错误??造成相同性能下降的原因有很多??结果可能对超参数和数据集构成的微小变化很敏感2.1存在隐藏bugs在深度学习中,大部分错误并不会被轻易察觉到,比如标签顺序错误。2.2超参数选择深度学习模型对超参数的选择非常敏感。即使是微妙的调整,如学习率和权重的初始化,也会对结果产生显...