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时间序列转换器 Transformer 模型的实现（最初来自 ）应用于时间序列（由提供支持）。 变压器型号 Transformer 是基于注意力的神经网络，旨在解决 NLP 任务。 它们的主要特点是： 特征向量维度的线性复杂度； 序列计算的并行化，而不是顺序计算； 长期记忆，因为我们可以直接查看任何输入时间序列步骤。 这个 repo 将专注于它们在时间序列中的应用。 数据集和应用作为元模型 我们的用例是为建筑能耗预测建模一个数字模拟器。 为此，我们通过对随机输入（建筑特征和使用情况、天气等）进行采样创建了一个数据集，并获得了模拟输出。 然后我们以时间序列格式转换这些变量，并将其提供给转换器。 时间序列的改编 为了在时间序列上表现良好，必须进行一些调整： 嵌入层被通用线性层取代； 原始位置编码被删除。 可以改用“常规”版本，更好地匹配输入序列日/夜模式； 在注意力图上应用一个

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在可变光照条件下拍摄的带有RGB图像的杂草检测数据集 带有杂草的胡萝卜幼苗的RGB图像数据集（胡萝卜-杂草数据集）。 该数据集可自由用于非商业应用。 有关其他信息，请联系：Petre Lameski（ ） 如果您使用此数据集，请引用： Petre Lameski，Eftim Zdravevski，Vladimir Trajkovik，Andrea Kulakov，“杂草检测数据集以及在可变光照条件下拍摄的RGB图像”，第9届ICT创新国际会议2017年，9月18日至21日，马其顿斯科普里 本文提供了数据集描述和初步分析。

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影像网 :musical_notes: Imagenette，gentille imagenette， Imagenette，Je te plumerai。 :musical_notes: （Imagenette主题曲感谢 ） 注意： 带有噪音标签的Imagenette和Imagewoof版本现在可以作为数据集随附的CSV文件获得。 Imagenette和Imagewoof数据集最近（2019年12月6日）已更改。 他们现在有70/30的火车/有效分流。 仍然可以使用相同的URL来使用旧版本（其验证集要小得多），但是下面的URL指向新版本。 我们还添加了（有关详细信息，请参见下文）。 使用新的数据集，以下排行榜使用了强项。 你能打败它吗？ 数据集 影像网 Imagenette是Imagenet的10个易于分类的类别的子集（帐篷，英语施普林格，盒式磁带播放器，链锯，教堂，圆号，垃圾车，气泵，高尔夫球，降落伞）。 'Imagen