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摘要: A Graph-based Representation Framework for Trajectory Recovery via Spatiotemporal Interval-Informed Seq2Seq 数据格式 一条轨迹数据通常来源于车辆的行驶记录。此类轨迹数据通常通过GPS设备实时采 阅读全文
posted @ 2024-10-31 10:45 GraphL 阅读(997) 评论(0) 推荐(0)
摘要: TEMPO: PROMPT-BASED GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER FOR TIME SERIES FORECASTING 框架 根据您提供的文档和信息,我可以帮助整理出这篇论文的框架及公式说明。以下是简要的内容分解: 1. 时间序列输入表示 (Time S 阅读全文
posted @ 2024-10-28 23:42 GraphL 阅读(314) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在原始的 Transformer 模型中(例如在机器翻译任务中),Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同,但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释: 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 阅读全文
posted @ 2024-10-28 14:49 GraphL 阅读(769) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 以下是包含所有内容的 Markdown 格式: 使用 Gumbel-Softmax 和 One-hot 的区别和示例 1. Gumbel-Softmax 和 One-hot 的区别 定义 One-hot 向量:一个严格的离散向量,其中只有一个位置为 1,其余位置为 0。例如,假设类别数为 4,某个 阅读全文
posted @ 2024-10-27 15:03 GraphL 阅读(407) 评论(0) 推荐(0)
摘要: inner_edges (ctx_edges)会包含全局节点的部分 第一部分即使E3-E3和Antibody-Antibody 还有三个是我之前忽略了的 在这里,每个蛋白质的 3 个全局节点分别代表抗原、重链和轻链的全局信息。让我们逐步解析 global_normal、global_global 和 阅读全文
posted @ 2024-10-26 15:15 GraphL 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
摘要: GATGPT: A Pre-trained Large Language Model with Graph Attention Network for Spatiotemporal Imputation 数据形式 框架 Our approach integrates pre-trained larg 阅读全文
posted @ 2024-10-25 18:52 GraphL 阅读(217) 评论(0) 推荐(0)
摘要: class AxialAttention(nn.Module): def __init__( self, dim, heads, row_attn = True, col_attn = True, accept_edges = False, global_query_attn = False, ** 阅读全文
posted @ 2024-10-24 19:33 GraphL 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 根据你的需求,这里是对于如何基于 local_protein_ids 构建矩阵并进行消息传递的解释和注释。 任务概述 构建矩阵:基于 local_protein_ids,为每个局部蛋白质构建一个矩阵。矩阵中的每个元素表示两个残基的组合,通过 MLP 生成对应的特征向量。 有向特性:矩阵是有向的,因此 阅读全文
posted @ 2024-10-23 10:27 GraphL 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据格式 prompt的三种格式 System prompts chain-of-thought Multi-modal spatial-temporal(ST) text prompts. <s>[INST]<<SYS>> Role: You are an expert traffic volum 阅读全文
posted @ 2024-10-21 13:29 GraphL 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 所以我可以理解成这些是在定义LoRA 模块的网络么 是的,可以这么理解。这些参数实际上是在 定义 LoRA 模块要插入的网络位置。具体来说,通过 target_modules 参数,代码指定了 LoRA 应该注入 LLaMA 模型的哪些层,以实现轻量化微调。 LoRA 模块的网络定义:如何理解? L 阅读全文
posted @ 2024-10-21 11:20 GraphL 阅读(451) 评论(0) 推荐(0)
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