论文辅助笔记:LP_BERT

1 train_task1.py

1.1 main部分

读取命令行参数,调用task1函数

1.2 task1 train

1.3 task1 valid

1.3 collate_fn

2 Dataset

2.1 train dataset

2.2 valid dataset

3 LPBERT

3.1 不同的embedding

day-of-week embedding和time-of-day embedding

X位置和Y位置的embedding

时间间隔的embedding

3.2 Embedding Layer

五种embedding聚合

3.3 TransformerEncoderModel

3.4 Output layer

3.5 LPBERT

3.5

相关推荐
做cv的小昊9 小时前
结合代码读3DGS论文(10)——ICLR 2025 3DGS加速&压缩新工作Sort-Free 3DGS论文及代码解读
论文阅读·人工智能·游戏·计算机视觉·3d·图形渲染·3dgs
机器之心9 小时前
龙虾之后,为什么说「主动式智能」才是Agent的终极形态?
人工智能·openai
智算菩萨9 小时前
GPT-5.4 Pro与Thinking模型全面研究报告
人工智能·gpt·ai·chatgpt·ai-native
GLDbalala9 小时前
GPU PRO 5 - 1.2 Reducing Texture Memory Usage by 2-Channel Color Encoding 笔记
笔记
团子和二花9 小时前
openclaw平替之nanobot源码解析(八):Gateway进阶——定时任务与心跳机制
人工智能·gateway
IT19959 小时前
Docker笔记-对docker-compose.yml基本认识
笔记·docker·容器
机器之心9 小时前
昨晚,OpenClaw大更新,亲手终结「旧插件」时代
人工智能·openai
码路高手9 小时前
Trae-Agent源码重点
人工智能·架构
剑穗挂着新流苏3129 小时前
114_PyTorch 进阶:模型保存与读取的两大方式及“陷阱”避坑指南
人工智能·pytorch·深度学习
CoovallyAIHub9 小时前
把 Whisper、Moonshine、SenseVoice 统统装进手机:sherpa-onnx 离线语音部署框架,GitHub 10.9K Star
人工智能·架构