10 2024 档案
摘要：A Graph-based Representation Framework for Trajectory Recovery via Spatiotemporal Interval-Informed Seq2Seq 数据格式 一条轨迹数据通常来源于车辆的行驶记录。此类轨迹数据通常通过GPS设备实时采
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摘要：TEMPO: PROMPT-BASED GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER FOR TIME SERIES FORECASTING 框架 根据您提供的文档和信息，我可以帮助整理出这篇论文的框架及公式说明。以下是简要的内容分解： 1. 时间序列输入表示 (Time S
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摘要：在原始的 Transformer 模型中（例如在机器翻译任务中），Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同，但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释： 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制
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摘要：以下是包含所有内容的 Markdown 格式： 使用 Gumbel-Softmax 和 One-hot 的区别和示例 1. Gumbel-Softmax 和 One-hot 的区别 定义 One-hot 向量：一个严格的离散向量，其中只有一个位置为 1，其余位置为 0。例如，假设类别数为 4，某个
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摘要：inner_edges （ctx_edges）会包含全局节点的部分 第一部分即使E3-E3和Antibody-Antibody 还有三个是我之前忽略了的 在这里，每个蛋白质的 3 个全局节点分别代表抗原、重链和轻链的全局信息。让我们逐步解析 global_normal、global_global 和
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摘要：GATGPT: A Pre-trained Large Language Model with Graph Attention Network for Spatiotemporal Imputation 数据形式 框架 Our approach integrates pre-trained larg
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摘要：class AxialAttention(nn.Module): def __init__( self, dim, heads, row_attn = True, col_attn = True, accept_edges = False, global_query_attn = False, **
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摘要：根据你的需求，这里是对于如何基于 local_protein_ids 构建矩阵并进行消息传递的解释和注释。 任务概述 构建矩阵：基于 local_protein_ids，为每个局部蛋白质构建一个矩阵。矩阵中的每个元素表示两个残基的组合，通过 MLP 生成对应的特征向量。 有向特性：矩阵是有向的，因此
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摘要：数据格式 prompt的三种格式 System prompts chain-of-thought Multi-modal spatial-temporal(ST) text prompts. <s>[INST]<<SYS>> Role: You are an expert traffic volum
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摘要：所以我可以理解成这些是在定义LoRA 模块的网络么 是的，可以这么理解。这些参数实际上是在 定义 LoRA 模块要插入的网络位置。具体来说，通过 target_modules 参数，代码指定了 LoRA 应该注入 LLaMA 模型的哪些层，以实现轻量化微调。 LoRA 模块的网络定义：如何理解？ L
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摘要：在大模型（如语言模型、时间序列模型等）中，回归（regression）通常指的是通过输入变量预测一个连续的输出变量。这种技术被广泛用于需要预测具体数值的场景，例如： 在语言模型中，回归可以用来预测句子的情感评分。 在时间序列模型中，可以用于预测未来的温度、股价等连续数值。 回归的目标是找到输入与输出
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摘要：1. 数据准备 在这个数据处理过程中，以数据集 PEMS07M 为例，整个数据抽取和划分过程如下： 初始数据维度： 原始训练数据 data_train 的维度为 (12672, 228, 3)。其中： 12672 表示时间步数，代表不同的时间点采样的数据。 228 表示空间节点数（例如不同的交通站点
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摘要：1. 输入数据 这符合时间序列预测的典型设置： 输入数据包含多个特征（如历史的流量、天气、时间等），这些特征用于帮助模型进行预测。 输出数据则通常是要预测的目标变量，比如未来某个时间步的流量或温度，这个目标变量是一个单一的值，因此输出通道数是 1。 x_train 包含多个特征（3 个通道），作为模
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摘要：是的，您的理解完全正确！线性层（Linear）和卷积层（特别是1维卷积和2维卷积）的计算确实有本质上的区别，其中主要的区别之一是卷积有“滑动（rolling）”的概念，而线性层没有。以下是更详细的对比： 1. 线性层（Linear）的计算特点 线性层（Linear 层，或称为全连接层）直接将输入的每
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摘要：感谢澄清！让我更详细地解释原来代码中的 torch.bmm(coord_diff, coord_diff.transpose(-1, -2)) 与后续改进后的实现之间的区别。 原始代码的含义 coord_diff = coord[row] - coord[col] # [n_edge, 14, 3]
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摘要：这段代码展示了如何将数据从 DataFrame 形式转化为 “blocks” 的过程。具体来说，它通过处理 DataFrame 的每一行（每一行代表一个原子），将它们按残基（residue）分组，每个组被称为一个 "block"。以下是对代码的详细分析，解释如何将数据转化为 "block"。 主要步
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摘要：为什么在import里有一个GPT2，然后，在代码里面又有一个from pretrained gpt2 在 import 部分引入了 GPT2Model 后，在代码中使用 GPT2Model.from_pretrained("gpt2") 来加载预训练的模型。这样做的原因是，import 只是引入了
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摘要：I understand you're looking to optimize the code realization to improve accuracy. This is an important goal in machine learning model development. Let
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摘要：在《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting》这篇文章中，数据输入的形式是时空图结构，旨在捕捉交通网络中空间和时间上的依赖关系。具体而言，数据输入不仅
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摘要：时序卷积核（Temporal Convolutional Kernel）是卷积神经网络（CNN）在时序数据中的应用，用于处理序列型数据（如时间序列、语音信号或视频帧）。与二维图像的空间卷积核不同，时序卷积核专注于时间维度的数据处理。时序卷积（Temporal Convolution）旨在提取序列数据
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