prediction专题

keras 实现dense prediction 逐像素标注语义分割像素级语义标注 pixelwise segmention labeling classification 3D数据

主要是keras的示例都是图片分类。而真正的论文代码，又太大了，不适合初学者（比如我）来学习。所以我查找了一些资料。我在google 上捞的。其中有个教程让人感觉很好.更完整的教程。另一个教程。大概就是说，你的输入ground truth label需要是(width*height,class number),然后网络最后需要加个sigmoid，后面用binary_crossentro

Battery Cycle Life Prediction From Initial Operation Data

这个例子展示了如何使用线性回归(一种监督机器学习算法)预测快速充电锂离子电池的剩余循环寿命。使用基于物理的建模方法预测锂离子电池的循环寿命是非常复杂的，因为不同的操作条件和显著的设备可变性，即使是来自同一制造商的电池。对于这种情况，当有足够的测试数据可用时，基于机器学习的方法提供了有希望的结果。在电池寿命的早期阶段准确的电池循环寿命预测将允许快速验证新的制造工艺。它还允许最终用户在足够的交货时间内

点击率预测《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读

请点击上方“AI公园”，关注公众号上次发的这篇文章，由于排版的问题，导致了部分手机无法正常显示公式，经过几个朋友提醒才发现，今天重新发布一次。摘要：点击率预测在计算机广告中有着重要的作用。在这个应用中，二阶多项式映射和因子分解模型应用的非常广泛。最近，各种种类的因子分解机（FM），领域因子分解机（FFM）在各个点击率预测的竞赛中表现出了其他模型都好的效果。基于我们获胜的经验，本文我们建立了

推荐系统《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读

论文阅读笔记——StereoNet: Guided Hierarchical Renement for Real-Time Edge-Aware Depth Prediction

引言：谷歌实时端到端双目系统深度学习网络双目匹配可以得到环境中的三维深度信息，进而为机器人，无人车，VR等现实场景下的应用提供有力信息，在对安全验证比较高的人脸支付领域，三维人脸验证也正在逐渐取代安全性较低的二维人脸验证。近年来，深度学习双目系统匹配已经取得了很不错的进展，很多先进的网络性能已经超过传统方法。然而，深度学习双目系统匹配仍然在实用方面面临很多问题，其中一个问题便是无法做到推断

论文Prediction of Prediction of off-target activities for the end-to-end design of CRISPR guide RNA 笔记

Prediction of Prediction of off-target activities for the end-to-end design of CRISPR guide RNAs 论文链接摘要：脱靶效应可导致次优基因编辑结果，是其发展的瓶颈。使用基于两个相互关联的机器学习模型的方法来预测脱靶效应—叫做Elevation。对独立的guide-target 对进行评分

Locality-aware subgraphs for inductive link prediction in knowledge graphs

Locality-aware subgraphs for inductive link prediction in knowledge graphs a b s t r a c t 最近的知识图（KG）归纳推理方法将链接预测问题转化为图分类任务。他们首先根据目标实体的 k 跳邻域提取每个目标链接周围的子图，使用图神经网络 (GNN) 对子图进行编码，然后学习将子图结构模式映射到链接存在的函

论文《Deep graph tensor learning for temporal link prediction》阅读

论文《Deep graph tensor learning for temporal link prediction》阅读论文概况IntroductionRelated work动态图表示学习图张量表示 Preliminary张量生成建模深度图张量学习模型A.基于图紧凑的空间表示B.时间模式表示C.时空特征聚合D.损失函数实验消融实验总结论文概况本文是2024年Inf

[图神经网络论文]PLNLP:Pairwise Learning for Neural Link Prediction

论文地址 http://arxiv.org/abs/2112.02936 现有的问题现有的图神经网络过度重视神经网络的架构来增加其表达能力，但是忽略了在链接预测问题上的一些基本特性。例如，把链接预测问题建模成二分类问题并且使用交叉熵损失函数，由于由于大多数图的自然稀疏性，链接分类是极不平衡的，也就是邻接矩阵是稀疏的，大多数节点之间都没有真正的链接(正样本)大多数链接预测优化的目标不

论文笔记：Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction

arxiv 2024 时空+大模型 1 方法 2 结果

UE5 Prediction 预测

在介绍预测功能前，先问个问题，为啥要有这个功能？这个功能是在网络游戏所需的，单机游戏不需要。网络游戏主要牵扯到一个网络交互的问题，客户端和服务器之间交互是有延迟的，如果将操作数据提交等待服务器返回再运行，玩家会明显的感觉到延迟，影响玩家游戏体验。所以，游戏通常会使用预测技术来立即显示玩家的操作结果，而不必等待服务器的确认。比如在客户端执行技能时，它会将行为上传服务器处理，并且在本地执行预测版本

【论文阅读】RS-Mamba for Large Remote Sensing Image Dense Prediction（附Code）

论文作者提出了RS-Mamba(RSM)用于高分辨率遥感图像遥感的密集预测任务。RSM设计用于模拟具有线性复杂性的遥感图像的全局特征，使其能够有效地处理大型VHR图像。它采用全向选择性扫描模块，从多个方向对图像进行全局建模，从多个方向捕捉大的空间特征。论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.02668 code链接：https://github.com/walking

【干货书】基于统计和机器学习的实用时间序列分析预测，Time Series Analysis Prediction...

来源：专知本文约为书籍，建议阅读5分钟帮助您使用传统统计和现代机器学习技术解决时间序列中最常见的数据工程和分析挑战。由于通过物联网、医疗数字化和智能城市的兴起，时间序列数据分析变得越来越重要。随着持续监测和数据收集变得越来越普遍，将增加使用统计和机器学习技术进行时间序列分析的需求。本实用指南涵盖了时间序列数据分析的创新和现实世界中的用例，将帮助您使用传统统计和现代机器学习技术解决时间序

Flow Prediction in Spatio-Temporal Networks Based on Multitask Deep Learning

这是一篇郑宇团队2019年发表在 **IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering** 杂志上的一篇论文。从题目来看文章提出的模型是一个多任务模型，在阅读文论之后发现是为了解决两个问题： ①流量预测；（同论文 [上一篇博文介绍的论文一样](https://blog.csdn.net/The_lastest/article/detai

LC-RNN: A Deep Learning Model for Traffic Speed Prediction

1.背景下面所介绍是2018年发表在IJCAI上的一论文，其主要解决的问题是预测接下来几个时间间隔内，某条道路上车辆行驶的平均速度。其关键点在于作者提出了用"look-up"这一方法来构造由每条道路及其相连接道路所形成的速度矩阵，接着用CNN来提取相邻“道路速度”的空间依赖关系，然后进一步采用LSTM从时间序列的角度来提取特征；最后融合天气和周期信息等最为整个网络的输出。我们知道在实际

Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction

本博文是对郑宇老师团队所提出的STResNet网络的一个略微扩充说明。本人自己在看完这篇论文的时候，感觉就一个字‘懵’。你说不懂吧，好像又明白点，你说懂吧又感觉有好多细节还是不清楚。好在该论文开放了源代码。经过对源代码的一番剖析，总算是弄懂之前不明白的一些细节。不过该源码是基于Keras实现的，由于本人之前一直使用Tensorflow，所以又对其利用tf进行了重构，代码整体上看起也来更加简洁，

【kaggle】avazu-ctr-prediction

【kaggle】avazu-ctr-prediction 前言1、工具包 & 数据导入1.1 工具包导入1.2、数据导入1.3、原数据线下验证（0.379626） 2 数据探索&特征工程&验证2.1 加入用户定位特征2.2 加入用户的统计特征2.2.1 用户统计特征12.2.2、线下验证（0.37178） 2.3 加入类别编码2.3.1 线下认证(0.353937)2.3.2 用户特征2

2020-ASRM: A Semantic and Attention Spatio-temporal Recurrent Model for Next Location Prediction

[1] Zhang X, Li B, Song C, et al. SASRM: A Semantic and Attention Spatio-temporal Recurrent Model for Next Location Prediction[C]//2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE

论文阅读《2020ICML：Inductive Relation Prediction by Subgraph Reasoning》

论文链接论文工作简介知识图谱中关系预测的主要范式涉及实体和关系的潜在表示(即嵌入)的学习和操作。然而，这些基于嵌入的方法并没有显式地捕获知识图谱背后的组合逻辑规则，并且它们仅限于直推式设置，在直推式设置中，实体的全部集合必须在训练期间已知。本文提出了一种基于图神经网络的关系预测框架GraIL，它在局部子图结构上进行推理，并具有很强的归纳偏差来学习实体独立的关系语义。如右图，

Propose-and-Refine: A Two-Stage Set Prediction Network forNested Named Entity Recognition

原文链接： https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0613.pdf\ IJCAI 2022 介绍问题作者认为基于span的模型存在以下问题：1）忽略了span和其他实体短语之间的关系，span的表征往往只有内部的信息，看不见全局的信息，就会导致一些实体被分类错误。（不是很站得住脚哈因为一般基于span的方法都

[Casual note] Time series prediction

Time series prediction - 在主要feature是时间时用的比较多。如果有很多额外的feature，考虑深度模型 - Trend：长期的趋势 - Seasonality：季节性 - Cyclicity：周期性比如经济周期 - Irregularity：unpredictable factors。最好在数据层面就剔除掉 # Before forecasting -

NASE Learning Knowledge Graph Embedding for Link Prediction via Neural Architecture Search 阅读笔记

我的博客链接 0. 导读 0.1 文章是关于什么的？（what？）知识图谱表示， 0.2 要解决什么问题？（why？|challenge） AutoML只在双线性语义匹配的方法中搜索适合KG的表示方法，这显然不够全面； 0.3 用什么方法解决？（how？）提出了一种搜索方法，但是感觉具体的如何搜索并没有讲明白。 0.4文章有什么创新？把搜索空间变为连续空间提高算法效率；

【综述】知识图谱（Knowledge graph）链路预测（Link Prediction）

Knowledge Graph Embedding for Link Prediction: A Comparative Analysis 作者：Andrea Rossi、Donatella Firmani、Antonio Matinata、Paolo Merialdo、Denilson Barbosa 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.00819.pdf

M4C精读:融合多种模态到公共语义空间，使用指针增强多模态变形器来迭代应答TextVQA任务 Iterative Answer Prediction Pointer-Augmented

M4C精读:融合多种模态到公共语义空间，使用指针增强多模态变形器来迭代应答TextVQA任务 Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for TextVQA 论文点我 Code点我摘要许多视觉场景都包含了承载重要信息的文本，因此理解图像中的文本对于后续的推理任务是至关重要的。例

Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices

nn-Meter: Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices nn-Meter：精准预测深度学习模型在边缘设备上的推理延迟 nn-Meter：面向多样化边缘设备的深度学习模型精准延迟预测深度模型端侧推理时间预测系统 nn-Meter Li Lyn

引入噪声解决过平滑问题的GNN方法：SIMPLE GNN NOISE REGULARISATION FOR 3D MOLECULAR PROPERTY PREDICTION AND BEYON

论文： ICLR2022的投稿，得分[8,6,6,5] 地址： Simple GNN Regularisation for 3D Molecular Property Prediction and Beyond | OpenReview 内容：通过引入噪声的方式，减缓了GNN的过平滑问题。使得添加了噪声节点的、不是用来处理图神经网络的GNS (Sanchez-Gonzalez* et