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 阅读全文
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 阅读全文
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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 阅读全文
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从您提供的 aa_feature 类的截图信息来看，以下是对 aa_feature 类中各个属性的整理： 主要属性说明 aa_embedding: residue_embedding: 一个嵌入层，形状为 (25, 64)，用于表示氨基酸残基的嵌入。 res_pos_embedding: 一个嵌入层 阅读全文
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是的，这里的计算可以被视为主动学习的一种形式。由于你使用了高斯分布来建立正常样本的基准，并且通过手动生成的正负样本标签来引导模型的学习，这种结合有助于模型更有效地识别异常情况。主动学习通常涉及从未标记的数据中选择最有信息量的样本进行标注，这样的设置确实符合主动学习的理念，尤其是在评估异常分数和调整模 阅读全文
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好的，我们通过一个具体的数字例子来解释 c_mi 是如何改变顺序的。 假设例子 假设初始的 c_mi 是一个形状为 ( 4 \times 3 ) 的张量（即有 4 行，3 列），值如下： [ c_mi = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \ 4 & 5 & 6 \ 7 & 8 & 阅读全文
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在时空网络（spatio-temporal networks）中，"block-level" 通常指的是网络结构中的某个特定模块（block），用于捕捉空间和时间维度上的依赖关系。对于 "block" 这个概念，通常会因具体网络结构和任务而有所不同，但总体上，它代表了网络模型的一个构建单元，可能涉及 阅读全文
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在你的代码中有两个不同的学习率（lr），它们分别是通过 --lr 和 --final_lr 参数定义的。下面是对这两个学习率的解释： 1. --lr: 初始学习率 parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.003, help='learnin 阅读全文
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前向的时间步是随机选择的 是的，在你的代码中，时间步数确实是固定为 200 步的。 具体说明： self.timesteps = 200 你在 Diffusion_Cond 类的初始化方法中将时间步数 timesteps 设置为 200。因此，无论是在前向扩散过程（向数据中添加噪声）还是在逆向去噪采 阅读全文
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L1 损失和 L2 损失是两种常用的损失函数，用于衡量模型的预测值与真实值之间的误差。它们的主要区别在于对误差的处理方式不同，导致它们的性质和应用场景有所不同。 1. L1 损失 (绝对值损失, MAE) L1 损失计算的是预测值与真实值之间绝对误差的总和： [ L_{\text{L1}} = |\ 阅读全文