SimMTM(Simple Masked Time-Series Modeling)是一种预训练框架,专为时间序列数据设计,旨在通过自我监督学习提升模型对时间序列特征的理解能力。该框架受到自监督预训练和流形学习的启发,尤其借鉴了图像领域的Masked Autoencoders(MAE)的mask建模思想,但针对时间序列数据的独特性质进行了优化。 在传统的预训练中,特别是图像处理领域,如MAE,模型会随机屏蔽部分输入,然后尝试重构整个图像。然而,对于时间序列数据,直接随机屏蔽会破坏序列中的连续性和时间依赖性,使得重构任务变得困难。为了解决这个问题,SimMTM提出了一个新的方法,它并不尝试从单个被屏蔽序列中直接恢复原始序列,而是通过多次随机屏蔽同一序列,形成多个“邻居”序列,并利用这些邻居序列的组合信息来重构原始序列。 具体来说,SimMTM的模型框架包括四个主要模块:随机屏蔽、表示学习、序列级相似性学习和逐点聚合。在随机屏蔽阶段,模型会生成多个被随机掩蔽的时间序列。表示学习阶段,使用Transformer这样的编码器从这些被屏蔽的序列中提取特征。接下来,通过一个简单的多层感知机(MLP)投影层得到序列级表示,并计算所有序列之间的相似性,形成一个相似性矩阵。逐点聚合阶段,依据这个相似性矩阵,模型对序列的特征进行加权聚合,以恢复原始序列。通过解码器输出重构的时间序列。 SimMTM的创新之处在于: 1. 提出了一种新的掩蔽时间序列建模任务,即基于多个被掩蔽的序列在流形上重构原始序列,利用流形外的“邻居”序列来补充时间信息。 2. 设计了一个简单但有效的预训练框架,通过在序列表示空间中学习的相似性聚合点表示来进行重建。 3. 在各种时间序列分析任务中,如低级预测和高级分类,SimMTM都能展现出先进的微调性能,无论是在本领域还是跨领域设置。 SimMTM为时间序列的自我监督预训练提供了一个新的视角,通过流形学习和多序列聚合,有效地处理了时间序列数据的连续性问题,提高了模型在时间序列任务中的表现。这一框架不仅降低了对标注数据的依赖,还增强了模型对时间序列数据内在结构的理解。
2025-12-03 11:46:03 1.74MB 论文分享
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大语言模型(Large Language Models, LLM)作为人工智能领域的前沿技术,近年来得到了迅速的发展和广泛的关注。本书《大规模语言模型从理论到实践》由张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁联合著作,旨在向读者全面介绍大语言模型的研究背景、发展历程、理论基础以及实践应用。 本书前言部分回顾了自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的历史,从1947年第一台通用计算机ENIAC的问世,到20世纪50年代末到60年代初的初创期,再到21世纪初的经验主义时代,以及深度学习时代的到来。在2017年Transformer模型提出后,自然语言处理经历了爆发式的增长。特别是2018年,动态词向量ELMo模型的出现,以及以GPT和BERT为代表的预训练语言模型的提出,标志着自然语言处理进入了一个新的预训练微调时代。2019年至2022年间,GPT-2、T5、GPT-3等具有庞大参数量的大语言模型相继发布,极大地推动了语言模型的发展。直至2022年11月ChatGPT的问世,预示着大语言模型研究进入了一个全新的高度。 书中详细介绍了大语言模型的三个主要发展阶段:基础模型阶段、能力探索阶段和突破发展阶段。在基础模型阶段,众多重要的语言模型如BERT、GPT、百度ERNIE等被提出并广泛应用,为后续发展奠定了基础。能力探索阶段,则是研究者们探索如何在不进行单一任务微调的情况下发挥大语言模型的能力,同时开始尝试指令微调方案,将不同任务统一为生成式自然语言理解框架。随着2022年11月ChatGPT的发布,大语言模型的研究热潮被推向新高。 书中还提到了大语言模型在实践应用中的种种挑战,包括训练过程的复杂性、参数量的庞大以及对分布式并行计算的依赖等。这些挑战要求研究人员不仅要有扎实的自然语言处理基础理论和机器学习基础,同时还需要掌握分布式系统和并行计算的相关知识。 本书的作者们结合自己在自然语言处理和分布式系统教学方面的经验,历时8个月完成,目的是帮助读者快速了解大语言模型的研究和应用,并解决相关的技术挑战。全书不仅仅为自然语言处理研究人员提供了宝贵的参考资料,也适合对大语言模型感兴趣的读者阅读。 大语言模型的发展对于人工智能领域具有重大意义,它不仅提升了机器翻译、文本生成、对话系统等NLP任务的性能,还为未来人工智能的发展开辟了新的可能性。通过本书的学习,读者能够对大语言模型有一个全面而深入的理解,进而能够在实际研究和应用中取得突破。本书对于那些希望掌握大语言模型技术和深入研究其潜能的读者来说,是一份不可多得的宝贵资料。
2025-12-03 11:37:28 26.46MB 语言模型
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大语言模型 从理论到实践 第二版
2025-12-03 11:35:47 53.29MB Transformer
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详细的面向对象封装继承笔记
2025-12-03 11:32:42 6KB java
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NICExpress是一款双网卡负载均衡软件,昨天看见有汉化版本的,所以就顺便再发一下,先前那个是英文版的,或许大家还要查找一系列教程来进行安装设置,使用这款汉化软件,大家可以从中挖掘出这款双网卡负载均衡软件的更多功能。
2025-12-03 11:31:22 2.22MB Express
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详细介绍了: 单一职责原则 开闭原则 里氏代换原则 依赖倒转原则 接口隔离原则 合成复用原则 迪米特法则
2025-12-03 11:30:09 3.53MB 面向对象 java ppt
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只要会复制粘贴即可,(.\SPSSInc\Clementine12.0\bin)
2025-12-03 11:27:59 700KB clementine
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包含Red Hat Linux x86 安装指南,Red Hat Linux 定制指南,,Linux资源等等,物有所值,值得一下。引导时的命令参数 apic 该命令绕过在 Intel 440GX 芯片集 BIOS 中可能会普遍遇到的错误,它只应该使用安装程序内核来执行。 apm=allow_ints 该命令改变挂起服务的处理方式(对于某些便携电脑来说可能是必要的)。 apm=off 该命令禁用 APM(高级电源管理)。它很有用处,因为某些 BIOS 的电源管理(APM)问题重重,很容易崩溃。 apm=power_off 该命令会使 Red Hat Linux 默认关闭(断电)系统。它对于不默认关闭的 SMP 系统来说有用。 apm=realmode_power_off
2025-12-03 11:23:12 8.25MB Redhat Linux 9中文官方文档
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PlaySDK是基于大华私有的码流封装协议开发,为网络硬盘录像机、网络视频服务器、网络摄像机、网络球机、智能设备等产品服务的开发套件,开发者可以使用该开发套件对设备码流进行播放,解码等视频相关的二次开发。 内含SDK、文档及Demo示例(C)
2025-12-03 11:20:09 13.44MB 网络 网络
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首先一定要确保电脑中有mysql数据库,然后下载navicat。详细安装步骤也在压缩包里了
2025-12-03 11:09:56 97.81MB
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