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深度学习时间序列异常检测方法

深度学习模型数据网络异常

本文全面概述了深度学习用于时间序列异常检测的最新架构，提供了基于策略和模型的方法，并讨论了各种技术的优点和局限性。此外，还举例说明了近年来深度学习在时间序列异常检测中各领域的应用。

2024-07-11

100

大模型的模型压缩与有效推理综述

模型数据性能压缩量化

本文对大型语言模型的压缩和效率推理进行了综述。大型语言模型基于Transformer架构，具有强大的性能，但也带来了巨大的内存和计算成本。本文从算法角度对大型语言模型的压缩和效率推理方法进行了分类，包括量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络。大型语言模型有两个显著特点：

2024-07-10

380

如何选择时间序列模型？

数据函数框架论文模型

我们时常会面临这样的困境：时序算法发展已久，随着时序预测&检测算法模型越来越丰富，当新时序预测需求来临时，我应该如何从十几种模型中选择最适合该业务的模型？

2024-07-10

510

深度时间序列预测和基础模型的研究进展

基础架构模型数据变量

本文综述了深度学习在时间序列预测中的应用，特别是在流行病预测领域。尽管深度学习在时间序列预测中表现出显著优势，但仍面临挑战，如时间序列不够长、无法利用积累的科学知识以及模型的解释性。

2024-07-10

270

太深刻了！程序员焦虑的真相！

工具模型开源自动化程序员

在互联网，AI浪潮的推动下，程序员已然成为新时代的民工，他们既享受着高薪的待遇，也承受着996、“青春饭”的很多压力。作为程序员你有职业焦虑吗？

2024-06-27

950

太强了！深度学习的Top10模型！

函数模型数据神经网络深度学习

自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法或模型。那么，你所认为深度学习的最牛的模型有哪些呢？欢迎评论区留言讨论~

2024-06-26

1310

非常全面！如何选择合适的模型？

决策树模型数据神经网络深度学习

在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢？本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。

2024-06-25

1140

人工智能（XAI）可解释性的研究进展！

人工智能可视化模型数据算法

本文从数据为中心的角度，研究了数据收集、处理和分析如何有助于可解释的人工智能（XAI）。将现有工作分为三类，分别服务于对深度模型的解释、对训练数据的启示和对领域知识的洞察，并提炼出针对不同模式的数据挖掘操作和DNN行为描述符的数据挖掘方法，提供了一个全面的、以数据为中心的XAI从数据挖掘方法和应用的角度进行的考察。

2024-06-13

740

盘点！大模型及发展趋势！

数据性能开源测试模型

大型语言模型（LLMs）无疑是此次人工智能革命的核心，其构建于Transformer架构的坚实基础之上，并依据缩放定律（Scaling Law）不断进化。

2024-06-13

750

干货！少样本学习的概述！

优化模型数据算法网络

少样本学习（Few-Shot Learning，FSL）是机器学习领域中的一种重要技术，其目标是在仅使用少量样本（例如50个或更少）的情况下，设计出能够高效学习和准确预测的机器学习模型。这种技术在许多应用领域都具有重要的实际意义，例如在数据标注成本较高的场景中，或者在面对快速变化的任务时。应用包括图像分类、情感分类和对象识别。

2024-06-13

1030

大模型+RAG，全面介绍！

性能优化模型数据索引

大型语言模型（LLMs）在处理特定领域或高度专业化的查询时存在局限性，如生成不正确信息或“幻觉”。缓解这些限制的一种有前途的方法是检索增强生成（RAG），RAG就像是一个外挂，将外部数据检索集成到生成过程中，增强模型提供准确和相关响应的能力。

2024-05-31

1950

时间序列+预训练大模型！

函数基础模型数据性能

时间序列预测可以使用经典预测方法和深度学习方法。经典预测方法如ETS、ARIMA等为每个时间序列独立地拟合模型，而深度学习方法在给定的数据集中学习时间序列。

2024-05-21

3100

可信赖图神经网络综述！图的因果学习！

数据神经网络变量框架模型

本文综述了图神经网络（GNN）在图挖掘应用中的最新进展，并强调了其在低维表示中保留丰富知识的能力。然而，GNN在可靠性方面存在挑战，包括OOD泛化能力、公平性和可解释性。为了解决这些问题，研究人员开始将因果学习纳入可信赖图神经网络（TGNN）的开发中。

2024-05-21

3310

一图胜千言！机器学习模型可视化！！

性能机器学习可视化模型数据

机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。

2024-05-13

3050

轻松上手！手机上部署Phi3、Llama3最新大模型全攻略！

部署模型手机数据开源

大模型无疑是此次AI革命的主角，大模型基于Scaling Law（缩放定律）。简单的说，就是数据越多，参数越大，算力越强，模型最终的能力就越强。随着模型参数和预训练数据规模的增加，模型能力与任务效果不断改善，展示出了一些小规模模型所不具备的“涌现能力”。

2024-05-02

2.3K0

总结！中国人工智能大模型技术白皮书！

人工智能开源安全模型数据

近期，中国人工智能协会发布了一份名为《中国人工智能大模型技术白皮书》的报告，该报告全面梳理了大模型技术的演进历程，深入探讨了关键技术要素，并详细剖析了当前面临的挑战以及未来展望。

2024-05-02

3830

全面！深度学习时间序列分类的综述！

深度学习变量架构模型数据

时间序列分析中的时间序列分类（TSC）是关键任务之一，具有广泛的应用，如人体活动识别和系统监测等。近年来，深度学习在TSC领域逐渐受到关注，具有自动从原始时间序列数据中学习并抽取有意义特征的能力。

2024-05-02

7320

深度迁移学习的综述！

模型数据网络神经网络迁移学习

近期随着大模型的爆发，深度学习受到广泛关注，并成功应用于许多实际应用中。深度学习算法从大量数据中学习高级特征，从而超越传统机器学习。

2024-04-25

1830

人工智能在金融量化投资的综述（Python）

量化数据 python 人工智能金融

量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法，它可以自动执行交易策略，减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具，它可以实时分析市场数据，自动执行买卖订单，提高交易效率。扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全

2024-04-18

1.1K0

深度学习+度量学习的综述

深度学习函数模型数据网络

如今，机器学习的应用广泛，包括人脸识别、医疗诊断等，为复杂问题和大量数据提供解决方案。机器学习算法能基于数据产生成功的分类模型，但每个数据都有其问题，需定义区别特征进行正确分类。常用的机器学习算法包括k最近邻、支持向量机和朴素贝叶斯分类器，但需注意特征加权和数据转换。

2024-04-12

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