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循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）：掌握处理序列数据的RNN和LSTM。生成对抗网络（GAN）：了解GAN在图像生成、风格迁移等方面的应用。三、AI工具与平台使用 AI开发平台 TensorFlow：学习如何使用TensorFlow进行深度学习模型的构建、训练和部署。PyTorch：掌握PyTorch的灵活性和动态计算图特性，用于快速...
综上所述，通过ARIMA模型结合时间窗口的检测方法，我们在网络流量时间序列异常值识别问题上找到了一种有效且准确的解决方案。此外，探索诸如LSTM、RNN等深度学习技术在时间序列分析中的应用，以及利用Copulas、聚类方法和综合预测模型，进一步丰富了我们处理时间序列数据的工具集，从而能够更好地满足不同应用场景...
pytorch基本函数：学生将了解并熟练使用pytorch中的常用函数，为深度学习项目打下坚实基础。visdom可视化：学习利用visdom工具进行数据可视化，有助于理解模型训练过程和结果。神经网络结构理解：通过实战案例，深入理解多种网络结构，如ResNet18、RNN、LSTM等。丰富的实战内容：涵盖从基本的回归案例到复杂的时间...
在电信天翼数字生活科技的数分二面中，面试者经历了两轮深度考察。第一轮面试历时40分钟，主要关注基础技术和理论知识，包括自我介绍、转行动机、线性回归和逻辑回归的运用、sigmoid函数的讨论、LR与线性回归的区别、异常值处理方法、RF与GBDT的区分、L1和L2正则化的理解、以及LSTM与RNN的区别，以及Python数据...
MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。近年来卷积神经...
模型dynamic预测通常是指动态时间序列预测，也称为非平稳时间序列预测。在动态时间序列预测中，模型输出的预测结果与时间和已知数据相关。预测结果在每个时间步长都将更新，并且在每个时间步长都基于最新的可用数据进行计算。要查看模型dynamic预测的结果，可以参考以下步骤：1. 根据模型生成的预测结果，创建一个...
设计目的：为解决RNN中的长期依赖和短期记忆问题而设计。特点：包含重置门和更新门等门控机制，允许模型动态地控制信息的保存和遗忘。长短期记忆网络：设计目的：同样为解决RNN中的问题而设计，特别关注长期依赖关系的捕捉。特点：与GRU类似，LSTM也包含门控机制，用于控制信息的流动和记忆。这些方法各有特点...
微积分 线性代数 概率统计 信息论 集合论和图论 博弈论 2、技术基础 计算机原理 程序设计语言 操作系统 分布式系统 算法基础 3、机器学习算法 机器学习基础：估计方法、特征工程 线性模型：线性回归 逻辑回归 决策树模型：GBDT 支持向量机 贝叶斯分类器 神经网络——深度学习：MLP、CNN、RNN（LSTM）、GAN...
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