進(jìn)行準(zhǔn)確和可解釋的時(shí)間序列預(yù)測是重要的褥芒，但也是具有挑戰(zhàn)性的污它。雖然深度學(xué)習(xí)方法可以提高預(yù)測精度葡兑，但往往會犧牲可解釋性没咙。在本文中缨历，我們提出了一種新的...

摘要：由于復(fù)雜的時(shí)空動態(tài)以蕴，不同地點(diǎn)的時(shí)間序列往往具有不同的模式，交通時(shí)間序列預(yù)測具有挑戰(zhàn)性;對于相同的時(shí)間序列辛孵，模式可能會隨著時(shí)間而變化丛肮，例如，...

現(xiàn)實(shí)世界的各種應(yīng)用都依賴于遙遠(yuǎn)未來的信息來進(jìn)行決策魄缚，因此需要高效宝与、準(zhǔn)確的長序列多元時(shí)間序列預(yù)測。雖然最近的基于注意力的預(yù)測模型顯示出在捕獲長期相...

時(shí)間序列往往是復(fù)雜和信息豐富冶匹，但標(biāo)簽稀疏习劫，因此具有挑戰(zhàn)性的建模。在本文中嚼隘，我們提出了一個(gè)學(xué)習(xí)非平穩(wěn)時(shí)間序列廣義表示的自監(jiān)督框架诽里。我們的方法稱為時(shí)...

時(shí)間序列對機(jī)器學(xué)習(xí)算法來說是一種具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)類型，因?yàn)樗鼈冊趯?shí)踐中具有高度可變的長度和稀疏標(biāo)記飞蛹。在本文中谤狡，我們提出了一種學(xué)習(xí)時(shí)間序列通用嵌入...

從具有時(shí)間動態(tài)的未標(biāo)記時(shí)間序列數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)體面的表示是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文提出了一種基于時(shí)間與上下文對比(TS-TCC)的無監(jiān)督時(shí)間序列...

一.CPU和GPU區(qū)別 其中綠色的是計(jì)算單元卧檐，橙紅色的是存儲單元墓懂，橙黃色的是控制單元。GPU采用了數(shù)量眾多的計(jì)算單元和超長的流水線泄隔，但只有非常簡...

睡眠階段分類對睡眠評估和疾病診斷至關(guān)重要。然而宛徊，如何有效地利用不同睡眠階段的大腦空間特征和過渡信息仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)佛嬉。特別是，由于對人類大腦的認(rèn)識有...

由于復(fù)雜的路網(wǎng)和道路上各種事件引起的速度突變闸天，交通預(yù)測是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題暖呕。一些模型已經(jīng)被提出來解決這一具有挑戰(zhàn)性的問題，重點(diǎn)是學(xué)習(xí)道路的時(shí)空...