新加坡国立发布IFAdapter 即插即用 提升文生图模型实例特征和位置生成准确性 腾讯&
文章链接，https，arxiv.orgpdf2409.08240项目链接，https，ifadapter.github.io亮点直击提出了实例特征生成任务，旨在解决扩散模型在多实例生成中面临的定位和特征准确性问题，此外，引入了COCOIF......
谷歌通过数据增强 减少多模态模型幻觉 对比调优
随着Gemini、GPT4o等模型的出现，具备看、听、说的多模态大模型成为了新的主流，由于训练数据复杂、模型架构过于复杂，在生成、识别内容时很容易出现错误描述也称为&，ldquo，幻觉&，rdquo，，例如，当看......
还在用VGG ResNet? 时频图像分类
SwinTransformer是一种通用视觉任务的Backbone而存在的模型，以替代CNN，1，层次化设计，SwinTransformer引入了层次化特征表示的概念，类似于CNNs中常见的金字塔结构，这使得它在处理高分辨率图像时更加高效，......
KAN KAN 聊聊 卷积结合注意力机制！
第一类基础线性层替换KAN层替换线性层Linear，更新关于LSTM、TCN、Transformer模型中用KAN层替换线性层的故障分类模型，KAN的准确率要优于MLP，我们可以进一步尝试在常规模型的最后一层线性层都替换为KAN层来进行对比......
还在用VGG 时频图像分类 ResNet?
SwinTransformer是一种通用视觉任务的Backbone而存在的模型，以替代CNN，图片，1，层次化设计，SwinTransformer引入了层次化特征表示的概念，类似于CNNs中常见的金字塔结构，这使得它在处理高分辨率图像时更加......
新增GAT GIN分类模型 一起聊聊图卷积故障诊断 SGCN
前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现KNN，GCN模型对故障数据的分类，1.相关网络介绍1.1图卷积神经网络，GCN，论文地址，https，arxiv.orga......
CEEMDAN 二次分解 VMD 聊聊 TCN
前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于VMD，CEEMDAN二次分解的TCNTransforme预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，电力变压器数据集介绍和预处理1二次分解与数据集制作1.1......
超强！一区直接写！基于SSA Informer
1模型创新点介绍1.1时序特征捕捉与建模使用Informer的编码器层来捕捉长故障信号时序依赖特征长时间序列处理，传统的RNN和LSTM等方法在处理长时间序列时存在计算效率低、梯度消失等问题，Informer通过改进Transformer架......
即插即用
1模型创新点介绍1.1时间编码输入信息编码参考Informer论文，我们把源码和数据集制作进行了优化，方便任何带有时间特征列的数据集进行输入信息的编码，Informer在原始向量上不止增加了Transformer架构必备的PositionE......
Encoding 详解Transformer中位置编码Positional
提到Transformer，大家就会联想到位置编码、注意力机制、编码器解码器结构，本系列教程将探索Transformer的不同模块在故障诊断等信号分类任务中扮演什么样角色，到底哪些模块起作用，前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，进......