本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于 LSTM 预测模型的 SHAP 可视化分析教程。 数据集是使用.csv形式进行存储的，包括了除时间列外 “HUFL”, “HULL”, “MUFL”, “MULL”, “LUFL”, “LULL” 和 “OT”7个特征。 将 SHAP 值矩阵传递给条形图函数会创建一个全局 ...

近年来，长短期记忆网络（LSTM）在人工智能领域愈发引起关注。随着算法的不断优化和创新，LSTM已不再是传统的序列数据处理工具。特别是在2024年，LSTM的原作者推出了全新的变体，如xLSTM和Vision-LSTM，进一步拓展了其在各个领域的应用可能性。而在最新的研究成果中，LSTM与Transformer的结合已经登上了《Nature》杂志，显示出其在多任务实时预测中的优越表现，尤其在一定数 ...

在机器学习和深度学习的领域，LSTM（长短期记忆网络）逐渐成为了研究的热点。尤其是在2024年，它的热度已经达到了前所未有的高度，伴随频频涌现的新技术和创新。不过，究竟是什么让LSTM如此火热呢？让我们来深入探讨这一趋势的背后故事。

在水资源管理和洪水风险控制中，准确的径流预测是至关重要的。然而，对于许多数据匮乏的水文领域，传统的深度学习模型因缺乏足够的本地数据而面临挑战。近日，吉林大学与诺丁汉大学宁波校区的研究团队联合发布了一项新研究，提出了一种基于迁移学习的创新模型DAformer，旨在有效提升这些地区的径流预测性能。

模型方完成任务（如分类）后，将预测结果或模型输出反向传递给数据方进行损失计算 ... FLAIR 支持传统机器学习模型，如逻辑回归、树模型以及基本的神经网络模型如 CNN 和 LSTM。在横向联邦学习方面，FLAIR 支持 ChatGLM-6B 和 Bloom-7B 的联合训练。在纵向联邦学习 ...

一觉醒来，翻译市场变天了。 偌大谷歌苹果，几万工程师，潜心研发20年，如今却被一个国产小玩意儿按在地上摩擦，而且是在线/离线全方位吊打。 什么情况？ 今年的双11，苹果再次靠着奇葩的果式文案火出了圈。当苹果把“Yours, ...

时间序列分析和预测在现代数据科学中扮演着关键角色，广泛应用于金融、经济、气象学和工程等领域。本文将总结11种经典的时间序列预测方法，并提供它们在Python中的实现示例。 这些方法包括： 自回归（AR） 移动平均（MA） 自回归移动平均（ARMA） ...

当地时间11月11日，根据《国会山报》美国选举预测机构“决策台总部”预测，美国共和党预计将于11日获得第218个众议院席位，赢得众议院控制权。 不过，美联社的数据显示共和党目前赢得了214个众议院席位，尚未达到赢得控制权的218个席位目标。（央视记者 ...

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