时序预测中的多频率建模方法 一文汇总

时序预测中的多频率建模方法 一文汇总

频率是期间序列的一个关键消息,给定一个期间序列,可以经过依照不同频率的聚合,取得不同粒度的期间序列,比如,给定的原始期间序列是以小时为粒度的,那么经过将24个点加和成1个点,就可以构成以天为粒度的期间...

多阶段对比学习 多专家CLIP成功细粒度多模态表征学习

多阶段对比学习 多专家CLIP成功细粒度多模态表征学习

当天给大家引见一篇港中文、上海AILab等机构联结宣布的CLIP优化上班,构建了基于多专家网络的MoE模型,成功更细粒度的视觉表征器训练,优化下游多模态大模型论文题目,CLIP,MOE,TOWARDS...

高维多变量下的Transformer时序预测建模方法

高维多变量下的Transformer时序预测建模方法

当天给大家引见一篇CIKM2024中的期间序列预测上班,这篇文章针对高维多变量时序预测疑问,提出了一种基于Transformer的建模方法,论文题目,ScalableTransformerforHig...

KDD24大厂介绍系统优化上班总结

KDD24大厂介绍系统优化上班总结

当天这篇文章给大家引见几篇KDD2024中,大厂在介绍系统畛域的优化上班,论文来自爱彼迎、腾讯、快手、美团等公司,设计多指标建模、多样性、搜查用意建模、rankingloss等疑问,爱彼迎,多指标建模...

多场景验证有效 排序模型必定要尝试的特色交叉技巧

多场景验证有效 排序模型必定要尝试的特色交叉技巧

当天给大家引见两篇经典的上班,这两篇上班都是针对介绍系统中排序模型的优化,方法有一些相似之处,都是应用门控网络对底层特色启动交叉,最关键的在于,这类方法曾经在很多实在业务场景中被验证成果清楚,十分值得...

多项图文义务取得SOTA成果 阿里达摩院最新多模态大模型引见

多项图文义务取得SOTA成果 阿里达摩院最新多模态大模型引见

这篇文章给大家引见一下阿里宣布的多模态大模型上班mPLUG,Owl,共2篇文章,建设在前序图像表征对齐预训练大言语模型的思绪,提出了不同的参数训练模式、多模态解耦映射等优化方法,在多项义务取得了SOT...