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详解NLP和时序预测的相似性【附赠AAAI21最佳论文INFORMER的详细解析】

摘要:本文主要分析自然语言处理和时序预测的相似性,并介绍Informer的创新点。 前言 时序预测模型无外乎RNN(LSTM, GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面(transformer就是为了NLP设计的)。在近些年来,RNN和Transformer逐渐被应用于时序预测上面,并取得了很好的效果。2021年发表的Informer网络获得了AAAI best paper。本文主要分析自然语言处理和时序预测的相似性,并介绍Informer的创新点。 具体的本文介绍了 早期机器翻译模型RNN-AutoEncoder的原理 RNN-AutoEncoder升级版Transformer的原理 时序预测与机器翻译的异同以及时序预测算法的分类 AAAI21最佳论文,时序预测模型INFORMER的创新点分析 RNN AutoEncoder 早期自然语言处理:RNN autoencoder Sutskever, Ilya, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le. “Sequence to sequence learn...

JAP v1.0.1-alpha 发布,适配前后端分离的项目

JAP v1.0.1-alpha 已经发布,此版本更新内容包括: jap-core 新功能 增加 JapErrorCode 枚举类,限定异常码和提示 增加 JapResponse 类,规范接口返回内容 增加 JapTokenHelper 类,统一管理用户的Token 增加 JapContext 类,维护 JAP 上下文信息 增加 JapAuthentication 类,统一管理登录状态信息以及 JAP 上下文信息 修改 修改包结构 将 AuthenticateConfig,JapConfig 移到 com.fujieid.jap.core.config 包中 将 JapUtil 移到 com.fujieid.jap.core.util 包中 删除文件 删除 JapCacheContextHolder 修改代码 重构 AbstractJapStrategy,引入上下文 JapContext 和 JapAuthentication 类 重构 JapConfig 类,仅保留 sso 和 ssoConfig 属性,同时增加 tokenExpireTime 和 cacheExpireTime 参...

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