時空引導(dǎo)下的時間序列自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架
【導(dǎo)讀】最近,香港科技大學(xué)、上海AI Lab等多個組織聯(lián)合發(fā)布了一篇時間序列無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的文章,相比....

一種基于因果路徑的層次圖卷積注意力網(wǎng)絡(luò)
機電系統(tǒng)中的故障檢測對其可維護性和安全性至關(guān)重要。然而,系統(tǒng)監(jiān)測變量往往具有復(fù)雜的聯(lián)系,很難表征它們....

數(shù)字孿生技術(shù):綜述與未來展望
針對數(shù)字孿生技術(shù)在復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)和復(fù)雜裝備領(lǐng)域的基本概念、應(yīng)用前景、技術(shù)內(nèi)涵以及發(fā)展趨勢、已有初步研究....

深度學(xué)習(xí)中的不同Normalization方法小結(jié)
在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,存在一種內(nèi)部協(xié)變偏移(internal covariate shift)現(xiàn)象,它是....

生物神經(jīng)元和M-P神經(jīng)元模型簡介
近年來,作為人工智能領(lǐng)域最重要的進展--深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),在諸多領(lǐng)域都有很多驚....
