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GIN分类模型 SGCN 新增GAT 一同聊聊图卷积缺点诊断

GIN分类模型 SGCN 新增GAT 一同聊聊图卷积缺点诊断

前言本文基于凯斯西储大学,CWRU,轴承数据,先经过数据预解决启动数据集的制造和加载,最后经过Pytorch成功K,NN,GCN模型对缺点数据的分类,1.关系网络引见1.1图卷积神经网络,GCN,论文...

即插即用

即插即用

1模型翻新点引见1.1期间编码输入消息编码参考Informer论文,咱们把源码和数据集制造启动了提升,繁难任何带有期间特色列的数据集启动输入消息的编码,Informer在原始向量上不止参与了Trans...

咱们一同聊聊基于时空特色提取的并行预测模型

咱们一同聊聊基于时空特色提取的并行预测模型

前言本文基于前期引见的电力变压器,引见一种基于TCN,SENet,BiGRU,GlobalAttention并行预测模型,以提高期间序列数据的预测功能,电力变压器数据集的具体引见可以参考下文,电力变压...

多模态

多模态

本期推出联合CVPR2022视觉顶会论文RepLKNet的多模态缺点诊断翻新模型,适宜各种缺点诊断畛域、电能品质扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类义务,翻新模型还未宣布!!!有小论文、毕业论文需求的...

咱们一同聊聊基于时空特色提取的高翻新预测模型

咱们一同聊聊基于时空特色提取的高翻新预测模型

前言本文基于前期引见的电力变压器,引见一种基于TCN,SENet,BiGRU,GlobalAttention并行预测模型,以提高期间序列数据的预测功能,电力变压器数据集的具体引见可以参考下文,1模型全...

Informer 拒绝消息暴露!VMD滚动合成

Informer 拒绝消息暴露!VMD滚动合成

前言在期间序列预测义务中,像EMD,阅历模态合成,、CEEMDAN,完选汇合阅历模态合成,、VMD,变分模态合成,等合成算法的经常使用有或者引入消息暴露,详细状况取决于这些方法的运行形式,消息暴露的关...