R.使用R.预测时间序列无法绘制自动分层 - 腾讯云开发者社区

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【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（3）

，这里介绍的高精地图的创建以及定位感知等模块介绍是自动驾驶领域的核心技术，比如在介绍的定位模块的两种定位方式的时候就介绍了不同场景下的使用语义的几何信息以及点云强度信息进行定位的方法时，完全对得上apollo...高精地图提供了强大且不可或缺的先验知识，从根本上简化了自动驾驶系统中多个模块的设计，包括定位、感知、预测和运动规划。因此，高精地图被广泛认为是自动驾驶不可或缺的组成部分。...预测的先验知识。预测的作用是预测场景中每个物体的未来轨迹。在高精地图中，三维的道路和车道的几何结构和连通性是预测模块的重要前提。这些先验知识可以用来指导预测出的目标轨迹跟随车道。运动规划的先验知识。...将地图帧视为标准化的全局帧，将激光雷达帧视为采集到相应实时激光雷达点云的时间戳时自动驾驶车辆的自运动点云帧。然后，激光雷达姿态是地图帧和激光雷达帧之间的变换。它包括三维平移和三维旋转。...基于实时的传感器测量值，采用贝叶斯滤波迭代预测和优化地图和激光雷达姿态。另一方面，graph-based SLAM通过使用跨时间的所有传感器测量值来优化所有激光雷达姿态。

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时间序列预测的零样本学习是未来还是炒作：TimeGPT和TiDE的综合比较

最近围绕用于时间序列预测的研究领域的基础模型正在经历显著增长。...TiDE TiDE 是23年4月谷歌发布的的多变量时间序列模型，可以在预测时段使用静态协变量（例如产品的品牌）和已知或未知的动态协变量（例如产品的价格）来生成准确的预测。...与Transformers的复杂架构不同，TiDE 基于一个简单的编码器-解码器架构，并使用了残差连接：编码器负责将时间序列的过去目标值和协变量映射为特征的密集表示。特征投影降低了动态协变量的维度。...我们设置了add_history=True，所以可以绘制拟合值和预测值。可以看到虽然拟合值与实际值很好地吻合，但预测结果并不一致。它们在大多数序列中显示出一致的模式。...这些模型的目标是为缺乏内部开发SOTA模型所需的专业知识的组织提供对算法的使用。这种方式很有希望，但我们验证结果表明，它仍然无法提供准确的预测，也就是说目前来TimeGPT作为基础模型还是不够好。

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时间序列预测的零样本学习：TimeGPT vs. TiDE

最近围绕用于时间序列预测的研究领域的基础模型正在经历显著增长。...除处理编码器的输出外，解码器还以自动回归的方式运行。在生成后续时间步长（i+1）的预测之前，解码器会吸收之前生成的输出。解码器利用注意力机制捕捉编码器生成的隐藏状态与之前生成的输出之间的复杂关系。...TiDE TiDE 是23年4月谷歌发布的的多变量时间序列模型，可以在预测时段使用静态协变量（例如产品的品牌）和已知或未知的动态协变量（例如产品的价格）来生成准确的预测。...我们设置了add_history=True，所以可以绘制拟合值和预测值。选择了保留数据集中数量最多的六个series 。它们与业务更相关，预测起来可能更容易，模式也更稳定。...这些模型的目标是为缺乏内部开发SOTA模型所需的专业知识的组织提供对算法的使用。这种方式很有希望，但我们验证结果表明，它仍然无法提供准确的预测，也就是说目前来TimeGPT作为基础模型还是不够好。

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GEE数据集——数字地球澳大利亚海岸线（更新）

该产品将澳大利亚地球科学组织的 "澳大利亚数字地球 "计划提供的卫星数据与潮汐模型相结合，绘制出每年平均海平面上最具代表性的海岸线位置图。...前言 – 人工智能教程绘制每年海岸线位置图的能力，使我们能够深入了解海岸线的变化是由特定事件或行动造成的，还是随着时间的推移而发生的渐变过程。...这些信息可以帮助科学家、管理者和决策者评估影响海岸线的各种驱动因素的影响，并为规划和预测未来情况提供潜在帮助。...绘制出的海岸线和详细的变化率显示了海滩、沙坑、河口和滩涂随着时间的推移是如何增长和侵蚀的。海岸线数据是描述和记录海岸线形态、长度、变化等信息的数据。它具有以下的作用和意义： 1....数据下载链接 Digital Earth Australia - Public Data (DEV) Citation¶ Bishop-Taylor, R., Nanson, R., Sagar, S.

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自动驾驶中车辆的如何使用点云定位？

然后使用其他后期处理技巧来提高准确性，例如使用以前的变换来预测和初始化下一个姿势估计步骤。...然后使用一系列测试对这些深度图进行过滤，仅留下相关的超点，并使用PCA和深度自动编码器进行编码。...然后构建残差项，并使用3D卷积神经网络对其进行正则化。此外，将RNN分支添加到网络中，以确保位移预测的时间平滑性。...22个序列激光雷达扫描仪已经过预处理，以补偿车辆的运动。...地面真值可用的11个序列，并且是使用高级GPS / INS系统获得的。尽管LOAM仍然占据着KITTI排行榜的第一位，但是很明显，涉及深度学习的方法正变得越来越准确。

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基于人工智能(AI)的蛋白结构预测工具合集

仅基于氨基酸序列预测正确的三维结构非常困难，其原因在于肽键的自由组合会产生大量的可能性：即使对于一个小的蛋白质进行结构域顺序抽样，耗费的时间都将超过宇宙的年龄，因此计算预测是为了规避顺序抽样问题。...基于 MSA 使用多序列比对 (MSA) 作为输入 AlphaFold2 2021年7月15日，DeepMind团队在Nature杂志上发表了文章"Highly accurate protein structure...实验结果表明，FastFold 将整体训练时间从 11 天减少到 67 小时，并实现了 7.5-9.5 倍的长序列推理加速。...MEGA-Fold 使用计算机高效计算获取蛋白质空间结构的过程被称为蛋白质结构预测，传统的结构预测工具一直存在精度不足的问题，直至2020年谷歌DeepMind团队提出AlphaFold2，该模型相较于传统工具预测精度大幅提升...其预测结构质量与其他工具类似或更好（包括AlphaFold），且预测所需时间不到1分钟。在这个时间尺度上进行准确的结构预测，使得以前不可行的调研与验证方法成为可能。

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谷歌发布迄今最准确商用端到端语音识别系统，词错率将至5.6%，性能提升16%

论文：https://arxiv.org/pdf/1712.01769.pdf 在谷歌的各种语音搜索应用中使用的传统的自动语音识别（ASR）系统，包括一个声学模型（AM），一个发音模型（PM）和一个语言模型...AM提取声学特征，并预测一组子词单元（subword unit），通常是上下文相关的或与上下文无关的音素。然后，一个手动设计的词典（PM）将声学模型生成的音素序列映射到单词。...谷歌最近公开了他们的最新研究：State-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Sequence Models（“使用序列到序列模型的最先进的语音识别模型...编码器的输出被传递给一个 attender，它使用henc来学习输入特征x和预测的子词单元{yn，...，y0}之间的对齐，其中每个子词通常是一个字素。...论文：使用序列到序列模型的最先进的语音识别模型 ?

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赋予人工智能记忆的人，带你梳理深度学习核心算法

这是在2000年后有效的深度学习系统，并且也是第一个神经分层时间记忆模型，也是第一个“很深的学习系统”。...每个RNN在非监督情况下训练一段时间来预测下一个输入。从那时起，只有非预期情况下的输入（误差）会传递新的信息并被输入到下一个更高层的RNN中，更高层的RNN会在更慢的、自组织时间尺度上运作。...经过越来越来深的分层时间记忆模型编码，我们得到冗余度越来越小的输入序列，这在空间（如前馈式神经网络）和时间上压缩了数据。也有连续的变体（continuous variant）[47]。...然而，初始的、非监督RNN栈的最顶层编码的压缩程度非常高，以至于通过附加监督学习方法的顺序分类成为可能（之前无法成功）。有一种将高层压缩或者抽取到低层的方式，于是它会部分地折叠分层时间记忆模型。...例如，谷歌发表博文描述了我们的以CTC为基础的LSTM极大的改善了Google Voice（提高了49%）；现在已经在10亿用户的手机中使用了。著名企业也对这样的分层时间记忆模型很感兴趣。

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业界 | 谷歌发布全新端到端语音识别系统：词错率降至5.6%

AM 提取声学特征并预测一系列子字单元（subword unit），通常是语境依赖或语境独立的音素。然后，手动设计的词典（PM）将声学模型生成的音素序列映射到单词上。最后，LM 为单词序列分配概率。...最近，谷歌发布了其最新研究，「使用序列到序列模型的当前最佳语音识别系统」（State-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Sequence Models...listener 编码器组件，和标准的 AM 相似，取输入语音信号 x 的时间-频率表征，然后使用一系列的神经网络层将输入映射到一个高级特征表示，henc。...编码器的输出被传递到 attender，其使用 henc 学习输入特征 x 和预测子字单元的 {y_n,...y_0} 之间的对齐方式，其中每个子字通常是一个字素或字片。...最后，和传统模型不同，训练端到端模型不需要决策树的引导或一个分离系统生成的时间序列，给定了文本副本和相关的声学特征之后，就可以进行训练。

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谷歌发布迄今最准确商用端到端语音识别系统，词错率将至5.6％，性能提升16％

论文：https://arxiv.org/pdf/1712.01769.pdf 在谷歌的各种语音搜索应用中使用的传统的自动语音识别（ASR）系统，包括一个声学模型（AM），一个发音模型（PM）和一个语言模型...AM提取声学特征，并预测一组子词单元（subword unit），通常是上下文相关的或与上下文无关的音素。然后，一个手动设计的词典（PM）将声学模型生成的音素序列映射到单词。...谷歌最近公开了他们的最新研究：State-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Sequence Models（“使用序列到序列模型的最先进的语音识别模型...编码器的输出被传递给一个 attender，它使用henc来学习输入特征x和预测的子词单元之间的对齐，其中每个子词通常是一个字素。...论文：使用序列到序列模型的最先进的语音识别模型摘要基于attention的编码器-解码器架构，例如Listen, Attend and Spell（LAS），将传统的自动语音识别（ASR）系统的声学模型

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组织病理学的生存模型综述

使用癌症分期，分子特征或临床变量已经可以完成风险分层。然而，改善预后见解是研究的活跃领域。预后指的是患者接受标准治疗后可能发生的结果，例如患者肿瘤复发，发生远处转移或死亡的可能性。...结果预测模型的目标是根据风险对患者进行分层。本文将概述使用深度学习的组织病理学图像结果预测模型的关键组成部分。...选择图像切片在10亿像素的完整图像上训练深度学习模型的第一个挑战是，图像太大，无法在GPU上容纳，这使得端到端的训练不可能。患者级生存时间适用于整个图像(或多个图像)。...只选取被确定为有判别性的聚类，他们计算出一个归一化的斑块预测直方图，并使用支持向量机学习聚类级别的预测。...时间轴被分成多个间隔，每个间隔应用一个二元分类器来预测患者是否存活到那个时间点。通常，会添加一些额外的约束，以确保对特定患者的预测在时间间隔内不会增加和平稳。

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Moirai：Salesforce的时间序列预测基础模型

背景我们介绍一些时间序列预测的关键概念，以便更容易理解 Moirai 所提出解决的时间序列问题。单变量时间序列预测侧重于使用单一时间序列变量的过去值来预测其未来值。...预测模型依赖于该单一变量的历史数据来识别可以用来进行未来预测的模式、趋势和周期。例如，仅根据过去的温度记录来预测明天的温度。多变量时间序列预测涉及基于历史数据预测多个相关时间序列变量的未来值。...此外，在多变量预测中，协变量扩展到包括相关的时间序列数据——这些可能是已知未来值或需要预测的变量（参见上述例子）。时间序列频率指的是时间序列中数据点的记录或观察间隔，代表了数据随时间的规律性和粒度。...其目的是将时间序列数据分割成大小为 P 的补丁，这些补丁是原始序列的较短子集。在时间序列预测的基础模型中，补丁的作用是什么呢？时间序列预测的目标是理解每个不同时间步之间的相关性。...但是还是我们上次说的那句话，时间序列预测的基础模型开发竞赛才刚刚开始，我们将密切关注其进展，希望有更多的模型供我们学习和使用。

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【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（4）

，这里介绍的高精地图的创建以及定位感知等模块介绍是自动驾驶领域的核心技术，比如在介绍的定位模块的两种定位方式的时候就介绍了不同场景下的使用语义的几何信息以及点云强度信息进行定位的方法时，完全对得上apollo...例如，将恒定加速度近似作为车辆在短时间内的运动动力学，可以用牛顿定律预测姿态、速度和加速度的演化。通过假设IMU具有白噪声特性，可以预测IMU的偏置状态。...注意，这些状态需要更新校正，因为预测步骤不是完美的，并且随着时间的推移存在累积误差。...4-C 点云定位的挑战定位模块的挑战是在极端场景中工作时的不确定性，例如，当自动驾驶车辆在没有虚线车道标志的直行隧道中行驶时，几乎没有几何和纹理特征，导致激光雷达无法进行地图配准；当自动驾驶车辆被大卡车包围时...，激光雷达可能会被完全阻挡，也会导致激光雷达无法进行地图额批准。

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AI前沿学生论坛 | 朱时超：图神经网络模型及应用进展【附视频+PPT下载】

b) 可配置的内部结构图网络的输入、输出、update函数φ和aggregation函数ρ都是可配置的，通常φ函数实现使用神经网络，ρ函数实现使用逐点求和等方法。...注意，全局预测不包括聚合边。...两个好处：这可以解释为将复杂的计算分解为较小的基本步骤；这些步骤还可以用于捕获时间的顺序性。...4.6 Recurrent GN architecture 序列设置：编码-处理-解码体系 + 核心GN块（每个时间步骤中重复迭代，随着时间进行展开，可能使用GRU或LSTM体系结构）。...应用：预测图序列，如预测动态系统随时间的状态轨迹。五 take-home-message ---- 5.1 图网络框架图：三元组 ?

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基因组深度学习模型很难很好地解释个体转录组的变异

然后，作者使用所有四个模型计算每个个体以及参考基因组序列的基因表达预测结果。对于每个模型，我们使用输出表达预测轨迹，其与用于Geuvadis测量的LCLs最相似的细胞类型相对应。...为了确保所选择的模型输出确实与LCLs中基因表达的预测相关，对于每个基因，作者将使用参考序列的模型预测与其在Geuvadis数据集中的中位数表达水平进行比较（图1b）。...对于每个模型，作者使用个性化序列作为输入，计算了两个额外的指标。...首先，对于每个个体，计算一个交叉基因相关性，将使用该个体的个人输入序列预测的前述3,259个基因的表达水平与该个体中这些基因的观察表达水平进行比较。...., Shuai, R., Baokar, P., Chung, R., Rastogi, R., Kathail, P., & Ioannidis, N. M. (2023).

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LSTM、GRU与神经图灵机：详解深度学习最热门的循环神经网络

为神经网络添加状态的好处是它们将能在序列预测问题中明确地学习和利用背景信息（context），这类问题包括带有顺序或时间组件的问题。在这篇文章中，你将踏上了解用于深度学习的循环神经网络的旅程。...并不是所有这些连接都会被训练，而且其误差导数的极端非线性意味着传统的反向传播无法起效，因此只能使用通过时间的反向传播（Backpropagation Through Time）方法或随机梯度下降（SGD...递归（recursion）可以促进分层特征空间中的分支，而且其所得到的网络架构可以在训练进行中模拟它。其训练是通过子梯度方法（sub-gradient methods）使用随机梯度实现的。 R....动态 N-gram 任务测试的是 NTM 是否可以通过使用记忆作为可覆写的表格来快速适应新的预测分布；该网络可以使用这个表格来持续对转换统计保持计数，从而模拟传统的 N-gram 模型。...通过使用当前的查找表绘制 200 个连续的位，会生成一个特定的训练序列。该网络对该序列进行观察，一次一位，然后被要求预测出下一位。优先级排序任务测试的是 NTM 的排序能力。

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用于语义分割的全卷积网络

摘要卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。...在这个框架里我们绘制FCNs的空间并将过去的或是最近的先验模型置于其中。...对于AlexNet例子相应的逆推法的时间为单张图像时间2.4ms，全卷积的10*10输出图为37ms，结果是相对于顺推法速度加快了。...对于GoogLeNet,我们仅仅使用的最后的损失层，通过丢弃了最后的平均池化层提高了表现能力。我们通过丢弃最后的分类切去每层网络头，然后将全连接层转化成卷积层。...我们零初始化类的得分层，随机初始化既不能产生更好的表现也没有更快的收敛。Dropout被包含在用于原始分类的网络中。微调　我们通过反向传播微调整个网络的所有层。

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授权首发：徐亦达老师精选论文集和课件下载

., Xu, R. Y....., Xu, R. Y....状态空间模型（动态模型） 3.高级概率模型贝叶斯非参数（BNP）及其推导基础贝叶斯非参数（BNP）扩展行列式点过程 4.推导课件变分推导随机矩阵蒙特卡洛简介马尔可夫链蒙特卡洛粒子滤波器（序列蒙特卡洛...文件：selected_probability.pdf 一、基础知识 1.概率论与数理统计基础贝叶斯模型简介：贝叶斯模型的修订包括贝叶斯预测模型，条件期望。...chinese_restaurant_process.ipynb 优酷链接： http://v.youku.com/v_show/id_XMTM3NDY0MDkxNg 贝叶斯非参数（BNP）扩展简介：分层

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为何RNN能够在众多机器学习方法中脱颖而出？（附指南）

向神经网络添加状态，他们将能够明确地学习并利用序列预测问题中的环境，例如订单或时间成分的问题。在这篇文章中，你将参加用于深度学习的经常性神经网络。...递归促进了分层特征空间中的分支，同时，由此产生的网络架构在训练进行时模仿它。通过梯度梯度方法实现训练。该网络在2011年由R....R....通过使用当前查找表绘制200个连续位来生成特定的训练序列。网络一次观察序列一位，然后被要求预测下一位。优先排序任务测试NTM的排序能力。将随机二进制向量序列与每个向量的标量优先等级一起输入到网络中。...优先级从[-1,1]范围内均匀绘制。目标序列包含根据其优先级排序的二进制向量。作为其组成部分之一，NTM具有LSTM的前端架构。

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广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算

当期望通过给定的自变量预测或解释计数型结果变量时，泊松回归是一个非常有用的工具。...为了确认这一点，接下来就使用泊松回归实现对R. cataractae丰度和环境因子关系的建模。...如前文“广义线性模型概述”中提到，R语言中拟合广义线性模型的函数有很多，各自的特点也不同（大多是对基础功能的拓展，如包括考虑时间序列的模型，用于0时较多时的零膨胀模型，当数据存在离群点和强影响点时有用的稳健模型等...由于拟合出的值是泊松分布均值的估计值，泊松回归的残差的方差应该与均值的预测值相等。因此，在对残差和拟合值作图时，随着均值预测值的增加，残差方差应该以相同的速度增加。...对计数型变量进行泊松回归时，常遇到的问题是方差增加的速度比均值预测值增加的速度要快。即当响应变量观测的方差比依据泊松分布预测的方差大时，泊松回归可能发生偏大离差（overdispersion）。

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【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（3）

时间序列预测的零样本学习是未来还是炒作：TimeGPT和TiDE的综合比较

时间序列预测的零样本学习：TimeGPT vs. TiDE

GEE数据集——数字地球澳大利亚海岸线（更新）

自动驾驶中车辆的如何使用点云定位？

基于人工智能(AI)的蛋白结构预测工具合集

谷歌发布迄今最准确商用端到端语音识别系统，词错率将至5.6%，性能提升16%

赋予人工智能记忆的人，带你梳理深度学习核心算法

业界 | 谷歌发布全新端到端语音识别系统：词错率降至5.6%

谷歌发布迄今最准确商用端到端语音识别系统，词错率将至5.6％，性能提升16％

组织病理学的生存模型综述

Moirai：Salesforce的时间序列预测基础模型

【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（4）

AI前沿学生论坛 | 朱时超：图神经网络模型及应用进展【附视频+PPT下载】

基因组深度学习模型很难很好地解释个体转录组的变异

LSTM、GRU与神经图灵机：详解深度学习最热门的循环神经网络

用于语义分割的全卷积网络

授权首发：徐亦达老师精选论文集和课件下载

为何RNN能够在众多机器学习方法中脱颖而出？（附指南）

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