U-GAT-IT的官方PyTorch实施：带有自适应层实例规范化的无监督生成注意网络，用于图像到图像的转换U-GAT-IT —官方PyTorch实施：具有自适应的层实例化规范化的无监督生成注意网络，用于图像图像翻译论文|
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2022-10-07 21:07:39
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生物信息学Bioinfomatics文章（IF=6.9），Interpretable-ADMET: a web service for ADMET prediction and optimization based on deep neural representation的代码，自己写的
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2022-09-20 15:45:29
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mtad-gat
MTAD-GAT的实现：通过图形注意网络进行多元时间序列异常检测
其他论文
不适用
笔记：
这是草稿。 预测和重新构建模式都可以分别训练。 预测只能提供良好的结果，仅重建效果不如我现在看到的好。 合并的培训作品，但我尚未这样做。
run_mode标志，用于指定要在FORECASTING，RECONSTRUCTING或BOTH中进行训练或预测。 如果在FORECASTING中对模式进行了训练，那么除了FORECASTING之外，对其他模式进行预测是没有任何意义的，其他模式也一样
剪辑渐变设置为0.1，学习速率为5e-6
d3是18，是SMD的38个功能的一半
重建pdf并用于时间序列中的每个时间点，而不仅仅是最后一个
如果进行重建，则异常日志pdf为-重建日志pdf。 它不是1-pdf
为了计算综合得分，按照上面的说明计算异常log pdf。 预测平方差和重建异
2022-09-09 10:41:20
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