逝去的一切……

        小时候经常听大人讲,不要做个“半罐水”。所谓的“半罐水”就是指什么东西就只知道一些,然后就自以为是,到处吹嘘的人,就好像罐子里装了半罐水一样,一摇晃就响个不停。 

        为什么要说这个词语呢?是因为今天我偶然把自己提起来晃了晃,一点声音都没有,还惊喜的以为自己都是“满罐水”了。结果仔细一看,太好了,一点水都没有……

        如果让我回想一下大学三年学会了哪些东西,并让我写几篇文章出来谈谈心得,文章的标题我都想好了————《谈如何打法无聊时间的方法》、《逃课、挂课经验谈》、《吃喝玩乐—大学的本质论》……

        买了的书堆在家发霉了,许下的誓言被沉积在某个大脑发烧的周末,偶尔来的学习兴趣就像狮子座的流星一样转瞬即逝,唯一恒古不变的就是成绩单上那一盏盏可爱的小红灯。

        好了,什么都不想说了,什么都不再说了,什么也都不必说了,消耗的、虚度的、浪费的、磨损的,不止是青春、光阴、理想,更夸张的是大把大把的时间就这样被滥用了。

        不想再写了

        重新开Blog,好歹也像个《死亡日记》

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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