Titans:谷歌新型神经记忆架构,突破 Transformer 长序列处理的瓶颈
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 功能亮点:Titans 通过神经长期记忆模块,突破 Transformer 在处理长序列数据时的瓶颈,支持并行计算,显著提升训练效率。 技术原理:基于神经长...

业务系统架构实践问题之想要再SQL代码中生成递增序列,那么步骤问题如何解决
问题一:如果想要再SQL代码中生成递增序列,那么步骤是什么? 如果想要再SQL代码中生成递增序列,那么步骤是什么? 一个简单的递增整数数列场景是从数值0开始,之后的每个数值递增1,至数值3结束,即数列[0,1,2,3]。 参考回答: 1)生成一个长度合适的数组,数组中的元素不需要具有实际含义,这里使用space(3)生成了一个包含三个空格的字符串; ...
谷歌推出TransformerFAM架构,以更低的消耗处理长序列文本
在深度学习领域,谷歌公司近期提出了一种新型的Transformer架构——TransformerFAM,旨在解决传统Transformer在处理长序列文本时面临的挑战。这一创新成果,不仅展示了深度学习模型在处理长文本方面的潜力,同时也为未来人工智能的发展提供了新的思路。 TransformerFAM架构的核心在于引入了一种反馈循环机制&#x...
[ICLR 2024] 基于Pathways架构的自适应多尺度时间序列预测模型Pathformer
开篇 近日,由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与华东师范大学数据科学与工程学院合作的论文《Pathformer: Multi-Scale Transformers With Adaptive Pathways For Time Series Forecasting》被ICLR 2024接收,该论文提出了基于Pathways架构的自适应多尺度时间序列预测模型Pathformer,...
![[ICLR 2024] 基于Pathways架构的自适应多尺度时间序列预测模型Pathformer](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/fjyw77odlkyus_8099026538eb45a4ba031558d66ee2f6.png)
ICLR 2024:基于Pathways架构的自适应多尺度时间序列预测
ICLR 2024会议上,《Pathformer: Multi-scale Transformers with Adaptive Pathways for Time Series Forecasting》一文掀起了一场关于时间序列预测的新浪潮。这篇论文介绍了一种名为Pathformer的全新方法,它基于多尺度Transformer模型,通过自适应路径来处理时间序列数据,以提高预测的精确度和泛化能....

什么是分布式序列及注意事项_金融分布式架构(SOFAStack)
数据访问代理提供了生成分布式环境下的分布式唯一序列(Sequence)的能力,该序列有全局唯一、全局递增的特性,常用于分库分表下的主键、业务主键生成的场景。
分布式序列有哪些常见问题
分布式序列是否全局唯一单库单表的分布式序列可以保证生成的序列 ID 全局唯一。分库分表的分布式序列仅保证单个分片的序列 ID 唯一,如果需要确保分库分表的分布式序列全局唯一,可以在序列 ID 中拼接分库分表位,以此保证全局唯一。分布式序列使用注意事项在运行过程中,不能调整 dbp_sequence ...
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金融级分布式架构
SOFAStack™(Scalable Open Financial Architecture Stack)是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件,也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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