卷積 在聽(tīng)沈華偉老師講授GCN中兜看，他回顧了卷積操作共屈，也讓我對(duì)卷積更深的認(rèn)識(shí)。例如他有講到今瀑，卷積操作程梦，實(shí)質(zhì)上輸入數(shù)組與卷積核作“卷積操作”，這里的卷積操作并不是我最初認(rèn)識(shí)的橘荠。即...
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關(guān)于CNN中的認(rèn)知補(bǔ)充 -
時(shí)間序列預(yù)測(cè)的評(píng)估指標(biāo)補(bǔ)遺
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Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting摘要 多步（尺度）預(yù)測(cè)通常包含一個(gè)復(fù)雜的輸入組合——包括靜態(tài)（即時(shí)不變）協(xié)變量、已知的未來(lái)輸入如蚜，以及其他僅在過(guò)去觀察到的外生時(shí)間序列——沒(méi)有任何關(guān)于它們?nèi)绾闻c目標(biāo)相互作用的先...
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tensorflow中keras.models()的使用總結(jié)初學(xué)者在調(diào)用keras時(shí)压恒，不需要糾結(jié)于選擇tf.keras還是直接import keras，現(xiàn)如今兩者沒(méi)有區(qū)別错邦。從具體實(shí)現(xiàn)上來(lái)講探赫，Keras是TensorFlow的一個(gè)依賴（...
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one-hot與啞變量（dummy variable）one-hot encoding 關(guān)于one-hot編碼的具體介紹毛仪，可以參考我之前的一篇博客，博客地址：特征提取方法: one-hot 和 IF-IDF[http://www...
