文献题目：Session-aware Item-combination Recommendation with Transformer Network摘要在本文中，我们详细描述了我们的 IEEE BigData Cup 2021 解决方案：基于 RL 的 RecSys（Track 1：Item Combination Prediction）。 我们首先对数据集进行探索性数据分析，然后利用这些发现来
Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测关注人工智能学术前沿 回复 ：ts355秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要直到最近，递归神经网络还是捕获时序相关性的最佳方法之一。然而，随着Transformer的引入，已经证明了只有注意机制而没有任何RNN的体系结构可以改进各种序列处理任务(例如NLP)的结果。此后的多项研究表明，类似的方法可以应用于图像、点云、视频、音频或时间序列
概述学习机器学习中不同的回归类型，包括线性回归和逻辑回归每种回归方法都有自己的回归方程和回归系数在本文中，我们将介绍7种不同的回归类型Introduction线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中最先学习的算法。由于它们的流行，许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。稍微有点参与的人认为他们是所有形式的回归分析中最重要的。事实上，回归有无数种形式，可以进行。每种形式都有其自身的重要性和最适合应用
transformers的近期工作成果综述基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。在本文中，对基于transformer 的工作成果做了一个简单的总结，将最新的transformer 研究成果(特别是在2021年和
Datawhale202211—李宏毅《机器学习》（深度学习方向）回归基本介绍+代码演示 文章目录Datawhale202211—李宏毅《机器学习》（深度学习方向）前言一、回归基本介绍回归的定义应用举例模型步骤模型优化二、代码演示三、参考文档来自Datawhale的投喂来自官方的投喂来自广大网友的投喂总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本系列
本文只是本人理解，若有偏差与错误欢迎指正回归：回归就是首先提出实验模型，但是模型的关键参数未知，通过大量数据来求出最符合测试数据的实验模型，也就是求出模型的关键参数；接下来利用李宏毅授课中的一个例子来具体看看什么是regression这是一个很有趣的例子，评估口袋妖怪进化之后的战斗能力（CP）其中包含其他的一些属性，Xcp，Xs,Xhp,Xw,Xh等第一步是确定一个Model（模型），这里确定了一
自然科学中的生成模型已经取得了巨大进步，但它们的可控性仍然具有挑战性。分子、蛋白质生成模型的一个巨大缺陷是缺少连续属性的归纳偏差。IBM 欧洲研究院和苏黎世联邦理工学院的研究人员提出了 Regression Transformer（RT），这是一种将回归抽象为条件序列建模问题的方法。这为多任务语言模型引入了一个新方向——无缝桥接序列回归和条件序列生成。尽管该团队使用了限定规模的训练目标，但是 RT
NAST:时间序列预测的非自回归时空Transformer模型[Submitted on 10 Feb 2021] 摘要虽然Transformer在很多领域取得了突破性的成功，特别是在自然语言处理(NLP)领域，但将其应用于时间序列预测仍然是一个巨大的挑战。在时间序列预测中，规范化 Transformer模型的自回归译码不可避免地会引入巨大的累积误差。此外，利用Transfo
作为自然语言处理领域的主流模型，Transformer 近期频频出现在计算机视觉领域的研究中。例如 OpenAI 的 iGPT、Facebook 提出的 DETR 等，这些跨界模型多应用于图像识别、目标检测等高层视觉任务。而华为、北大、悉大以及鹏城实验室近期提出了一种新型预训练 Transformer 模型——IPT（Image Processing Transformer），用于完成超分辨率、去
关于线性回归许多真实的过程能够用线性模型来近似线性回归通常作为更大系统的一个模块线性系统能有解析解，不需要迭代逼近，而是直接可以求解出来线性预测提供了对许多机器学习核心概念的介绍，例如定义目标函数、梯度下降等一元线性回归比如一个朋友要买房子，如今已知一些房价的面积和对应价格。我们希望能得到一个模型已知面积预测房价。该图中有许多样本点，每个点横轴对应面积大小、纵轴对应的是房价价格。该问题是一个监督学
def getlittleLabel() :
'''
得到小类的所有标签
:return:
'''
with open(data_path.train_questions, encoding='utf-8') as fin :
read_results = [line.split("\t") for line in fin.readlines
1. 回归与分类回归任务是连续数值预测，分类任务是离散数值。例如，对于一个人一年的消费记录来说，回归任务可以预测下一个月的支出金额，分类问题可以对消费类型进行划分。 回归问题常输出一个数值之后与真实值比较计算损失，分类问题输出多个值主要与概率分布有关。 Softmax虽然名字里有回归但常是是用于解决分类问题。2. Softmax分类问题分类问题中常使用one-hot向量的形式表示数据的标签，将向量
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2023-09-27 09:38:21
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循环神经网络和自然语言处理介绍1. 文本的tokenization
1.1 概念和工具的介绍tokenization就是通常所说的分词，分出的每一个词语我们把它称为token。常见的分词工具很多，比如：jieba分词：https://github.com/fxsjy/jieba清华大学的分词工具THULAC：https://github.com/thunlp/THULAC-Python
1.2 中
当今自然语言处理领域中最重要和最成功的模型之一是Transformer模型。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google公司的研究人员提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。 Transformer模型之所以被广泛使用，是因为它在自然语言处理任务中取得了相当不错的结果。与传统的递归神经网络（如循环神经网络）不同，Transformer使用了全连接层和注意力
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2023-12-13 06:37:55
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2018-11-12 今天是周一，定了个小目标一周完成对faster rcnn的学习。今天是第一天，主要解决四个问题。1.RPN的回归如何计算？ 其中，回归的是坐标偏移量，偏移量计算方式如图所示，x表示GT坐标，x*表示预测坐标，xa表示anchor box的坐标。我们认为anchor box与GT间IOU很大时，很相似，可以线性转换，通过缩放和平移的方式将anchor box转换为G
transformer中decoder和encoder是非常像的。先假设decoder是一个独立的块，研究它的输入和输出。一、Autoregressive（自回归）如果把decoder当成一个黑匣子，这个黑匣子先接受一个特殊符号begin，说明预测开始，第一个输出的字符为“机”，那么A再输入进decoder在输出"器"，以此类推。在最后的时候用另一个特殊符号end结尾。这样把输出当成输入的学习称
目录1. logistic（逻辑斯蒂）函数2.二分类任务（binary classification）损失函数3.二分类任务（binary classification）最小批量损失函数4.逻辑斯蒂回归代码实现附：pytorch提供的数据集推荐课程：06.逻辑斯蒂回归_哔哩哔哩_bilibili回归是对连续变量预测。分类是对离散变量预测。通过比较分类的概率来判断预测的结果。回归&分类以学生
问题：自回归：解码器具有自回归属性，生成每一个单词都依赖之前生成的单词，非并行的，速度慢解决方法：非自回归并行产生输出，在推断时候降低了一个数量级的延迟思路：首先理解和解释属于语句，同时预测一系列数字，然后通过直接复制输入文本来启动并行解码器，数字表示每个单词在输出语句中要求多少空间。自回归和非自回归对比：自回归计算公式：非自回归计算公式：，目标语句长度T由独立条件分布建模。该模型仍然具有显式似然
Transformer解读和实战背景循环神经网络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经网络已经在NLP应用任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置考虑计算，产生对应位置的隐藏状态ht，ht是前一状态ht-1和位置t的函数，这种顺序序列特性使得网络无法进行并行计算，对于较长的输入序列而言，其弊端就更加明显。 Transformer是第一个完全依靠自我注意来计算其输入和输出
逻辑回归逻辑回归解决二分类问题，分类结果记作0，1sigmod函数sigm(x) = 1/(1+exp(−?))输入x向量经过神经网络，通过sigmod(x,w)映射为集合(0,1)中的一个实数二分类问题中，目标是找到一条直线将数据样本分成两类，可简化为：求P(y=1,w,x) = 1/2时的权重w，其中 w,x为向量伯努利概型结果为1的概率 P(y|θ) = θ结果为0的概率 P(y|θ) =
