聊聊 VMD CEEMDAN TCN 二次合成
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于VMD，CEEMDAN二次合成的TCN，Transforme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，电力变压器数据集引见和预解决1二次合成与数据集制造1.......
时频图像分类 还在用VGG ResNet?
SwinTransformer是一种通用视觉义务的Backbone而存在的模型，以代替CNN，1，档次化设计，SwinTransformer引入了档次化特色示意的概念，相似于CNNs中经常出现的金字塔结构，这使得它在处置高分辨率图像时愈加高......
KAN KAN 聊聊 卷积联合留意力机制！
第一类基础线性层交流KAN层交流线性层Linear，降级对于LSTM、TCN、Transformer模型中用KAN层交流线性层的缺点分类模型，KAN的准确率要优于MLP，咱们可以进一步尝试在惯例模型的最后一层线性层都交流为KAN层来启动对比......
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，消息暴露的关键危险在于，将未来的消息暴露给了模型，使......
Informer BiGRU 聊聊基于
1翻新模型成果，1.1模型评价，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型翻新点引见2.1联合Informer和BiGRU，GATT的优点经过将这两种模型并行经常使用，可以更好地捕捉不同期间尺度上的形式，提高预测的准确性和鲁......
Do Much Transformer结构长处 Need? You How Attention
前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，启动Transformer的结构长处启动解说，结合论文，HowMuchAttentionDoYouNeed?，，探求不同模块对缺点分类义务的影响力，1，HowMuchAttentionDoYou......
五种时频图像一键切换 多模态融合 顶会 CVPR
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、毕业论文需求的不容错过！提供马尔可夫转换场MTF、递归......
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，论文地址，https，arxiv.org......
拒绝消息暴露！VMD滚动合成 Informer
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，消息暴露的关键危险在于，将未来的消息暴露给了模型，使......
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、毕业论文需求的不容错过！提供马尔可夫转换场MTF、递归......