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摘要： 1. 数据准备 在这个数据处理过程中，以数据集 PEMS07M 为例，整个数据抽取和划分过程如下： 初始数据维度： 原始训练数据 data_train 的维度为 (12672, 228, 3)。其中： 12672 表示时间步数，代表不同的时间点采样的数据。 228 表示空间节点数（例如不同的交通站点 阅读全文

摘要： 1. 输入数据 这符合时间序列预测的典型设置： 输入数据包含多个特征（如历史的流量、天气、时间等），这些特征用于帮助模型进行预测。 输出数据则通常是要预测的目标变量，比如未来某个时间步的流量或温度，这个目标变量是一个单一的值，因此输出通道数是 1。 x_train 包含多个特征（3 个通道），作为模 阅读全文

摘要： 是的，您的理解完全正确！线性层（Linear）和卷积层（特别是1维卷积和2维卷积）的计算确实有本质上的区别，其中主要的区别之一是卷积有“滑动（rolling）”的概念，而线性层没有。以下是更详细的对比： 1. 线性层（Linear）的计算特点 线性层（Linear 层，或称为全连接层）直接将输入的每 阅读全文

摘要： 感谢澄清！让我更详细地解释原来代码中的 torch.bmm(coord_diff, coord_diff.transpose(-1, -2)) 与后续改进后的实现之间的区别。 原始代码的含义 coord_diff = coord[row] - coord[col] # [n_edge, 14, 3] 阅读全文

摘要： 这段代码展示了如何将数据从 DataFrame 形式转化为 “blocks” 的过程。具体来说，它通过处理 DataFrame 的每一行（每一行代表一个原子），将它们按残基（residue）分组，每个组被称为一个 "block"。以下是对代码的详细分析，解释如何将数据转化为 "block"。 主要步 阅读全文

摘要： 为什么在import里有一个GPT2，然后，在代码里面又有一个from pretrained gpt2 在 import 部分引入了 GPT2Model 后，在代码中使用 GPT2Model.from_pretrained("gpt2") 来加载预训练的模型。这样做的原因是，import 只是引入了 阅读全文

摘要： I understand you're looking to optimize the code realization to improve accuracy. This is an important goal in machine learning model development. Let 阅读全文

摘要： 在《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting》这篇文章中，数据输入的形式是时空图结构，旨在捕捉交通网络中空间和时间上的依赖关系。具体而言，数据输入不仅 阅读全文

摘要： 时序卷积核（Temporal Convolutional Kernel）是卷积神经网络（CNN）在时序数据中的应用，用于处理序列型数据（如时间序列、语音信号或视频帧）。与二维图像的空间卷积核不同，时序卷积核专注于时间维度的数据处理。时序卷积（Temporal Convolution）旨在提取序列数据 阅读全文

摘要： 从您提供的 aa_feature 类的截图信息来看，以下是对 aa_feature 类中各个属性的整理： 主要属性说明 aa_embedding: residue_embedding: 一个嵌入层，形状为 (25, 64)，用于表示氨基酸残基的嵌入。 res_pos_embedding: 一个嵌入层 阅读全文