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时间卷积网络TCN:时间序列处理的新模型

这篇文章回顾了基于TCN的解决方案的最新创新。我们首先介绍了一个运动检测的案例研究,并简要回顾了TCN架构及其相对于传统方法的优势,如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。然后,我们介绍了一些使用TCN的应用,包括改进交通预测,声音事件定位和检测,以及概率预测。 简单回顾一下TCN Lea等人(2016)的开创性工作首次提出了用于基于视频的动作分割的时间卷积网络(tns)。这个传统的过程包括两个步骤:第一,使用(通常)编码时空信息的CNN计算低级特征;第二,使用(通常)RNN将这些低级特征输入到一个获取高级时间信息的分类器中。这种方法的主要缺点是它需要两个独立的模型。TCN提供了一种统一的方法来以层次的方式捕获所有两个级别的信息。 编码器-解码器框架如图1所示,最关键的问题如下:TCN可以接受任意长度的序列,并将其输出为相同长度。因果卷积在使用一维全卷积网络结构时使用。一个关键的特征是t时刻的输出只与t之前的元素进行卷积。 随着严等人(2020)最近发表的有关TCN用于天气预报任务的研究成果,TCN上甚至出现了有关TCN的讨论。在他们的工作中,进行了TCN和LSTM的对比实验...

凭什么让日志先写?

在生活中,你一定有过类似这样的经历: 比如部门发礼品、或者说学校发课本。如果在发放的时候,大家一窝蜂的涌了过来,毕竟双拳双敌四手,渐渐你就招架不过来。 为了工作更好做,你会有几个选择,提前打印个名单,一个个来领,领的人在名单上打勾,东西拿走。或者大家都来拿,你看一眼,记在脑海里,但可能中途打个岔就记错了。也可以记住是谁,找个纸记下来,每次记一下或者隔一会记几下。 对比上面的场景,你没有发现,不同的方式,效率上也存在的差别。比如在名单上找到打勾,那就会完全串行,每个人来都得在定位到自己那条信息上,找的过程费时间。 找一张纸,每隔一段时间记一次,这样效率也还挺高,问题就在于别人打岔的频率。 在计算机科学领域也存在这样的时候,比如我们常用的数据库系统里。数据库为了不喝娃哈哈AD钙奶,就能保证ACID中的A和D,使用了一种被称做「WAL」的机制。全称是write-ahead logging。数据库中所有的变更,会先写到日志里,最后才会写到持久存储的数据文件中。像MySQL 里的 redo log 和undo log 就是这种机制。 像你在纸上记录一样,一直不停的向后写,顺序写,速度就会快,时不...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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