基于长-短期认知网络的风车时间序列在线学习_Online learning of windmill time series using Long Short-term Cognitive Networks.pdf
2022-01-30 09:03:54 1.42MB 网络 cs
Introduction 1 0.1 Finite Sums . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0.11 Progressions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0.12 Sums of powers of natural numbers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0.13 Sums of reciprocals of natural numbers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 0.14 Sums of products of reciprocals of natural numbers . . . . . . . . . . . . . . . 3 0.15 Sums of the binomial coefficients . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 0.2 Numerical Series and Infinite Products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 0.21 The convergence of numerical series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 0.22 Convergence tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 0.23–0.24 Examples of numerical series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 0.25 Infinite products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 0.26 Examples of infinite products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 0.3 Functional Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 0.30 Definitions and theorems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2022-01-25 10:47:34 6.15MB intergrals
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告密者:用于长序列时间序列预测的超越高效变压器(AAAI'21最佳论文) 这是以下文章中Informer的原始Pytorch实现: 。 特别感谢 Jieqi Peng @ 建立此存储库。 :triangular_flag: 新闻(2021年2月22日):我们提供了供友好使用。 :triangular_flag: 新闻(2021年2月8日):我们的线人论文被授予! 我们将继续进行这方面的研究,并对此仓库进行更新。 如果您发现我们的工作对您有帮助,请加注该回购并引用我们的论文。 图1. Informer的体系结构。 稀疏注意 自我注意分数形成一个长尾分布,其中“活动”查询位于“头”分数中,而“懒惰”查询位于“尾”区域中。 我们设计了ProbSparse Attention以选择“活动”查询而不是“惰性”查询。 带有Top-u查询的ProbSparse Attention通过概率分布形成了一个稀疏的Transformer。 Why not us
2022-01-19 22:30:20 847KB deep-learning time-series pytorch forecasting
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