二. 预测方法 在本节中，我们详细介绍了使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测股票价格变化的方法。我们将讨论数据集、特征提取、模型架构、损失函数、性能评估以及所选方法背后的原理。 数据集由单个数据实例组成，每个数据实例由两个主要部分组成：特征和 ...

如何从海量的数据中高效地提取有价值的信息，并进行准确的分类和预测，成为了众多领域亟待解决的关键问题。 本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例，结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据，深入探讨 Python 在不 ...

本质上看，时间序列法就是模拟过去的走势，然后按过去的走势推演。这种做法和我们用肉眼观察数据走势，拍脑袋拍个数值没有思路上的区别，仅仅是用公式替代了肉眼观察，增加了精确度而已。

本文来自微信公众号：学术头条，作者：阮文韵，原文标题：《世界气象组织最新报告：AI 正在革新天气预报，更快、更便宜、更易获得》，头图来自：AI生成 “我们离实现全球气候目标还很遥远。” “2023 年是有记录以来最热的一年......2024 ...

近年来，随着AI 技术的飞速发展，谷歌、英伟达、华为等多个科技巨头和研究机构在天气预报领域取得了重大突破，开发出一系列令人瞩目的 AI 天气预报产品。这些产品不仅提升了天气预测的精度和速度，还在极端天气预报等关键领域展现了前所未有的潜力。

Informer：擅长处理长时间序列，能够并行计算，提高了计算效率和预测性能。Informer在Transformer的基础上进行了改进，使其更适合时序数据，特别是具有长时间依赖的序列数据。 BiGRU-GlobalAttention：通过双向门控循环单元（BiGRU）同时从前向和后向对序列进行建模 ...

NNLM能够捕捉词与词之间的语义关系，提高了语言模型的预测能力。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）：RNN通过引入循环连接来处理序列数据中的长期依赖关系。LSTM和GRU是RNN的改进版本，通过引入门控机制来解决梯度消失或梯度爆炸问题。 神经网络语言 ...

李飞飞 ：之后我们开始研究基于像素生成文本，但这仍然是一种非常有损的方式，无法将像素世界的信息有效地转移到文本世界。而 Justin 在此做了一项非常著名的研究，成功地让这个过程做到了实时实现。 Johnson ：2015 年时有一篇论文，是 ...

AI爆火之后，AI产品经理成为不少人转岗的方向。那做AI产品的话，对大模型的了解是必不可少的。这篇文章，我们就来了解一下大模型的基本原理。 一、大模型的基本原理与架构 1.1 Transformer 模型 自注意力机制： Transformer 模型的核心在于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。这一机制允许模型在处理序列数据时关注整个序列的不同部分，从而捕捉长距离依赖 ...

知名人工智能华裔科学家、被誉为“AI教母”的李飞飞创办空间智能公司World Labs，不仅招募了世界上最顶尖的行业人才作为创始团队成员，迅速融资2.3亿美元，而且有望在2025年推出其第一款产品——能够理解3D世界并与之交互的AI模型，可以供艺术家 ...