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MSGNet：学习多尺度跨序列相关性用于多元时间序列预测
本文介绍了 MSGNet，一种先进的深度学习模型，通过频域分析和自适应图卷积来捕捉多个时间尺度下不同时间序列之间变化的相互关系，进一步展示了 MSGNet 学习可解释的多尺度时间序列间相互关系的自动能力。
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6 months ago
精调语言模型的权重中编码了时间
我们提出了时间向量，这是一种在新的时期自定义语言模型的简单工具。时间向量通过在单个时间段（例如一年或一个月）的数据上对语言模型进行微调，然后减去原预训练模型的权重来创建。我们的实验结果表明，这个向量指定了在权重空间中的一个方向，在该时间段的
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7 months ago
动态接近网络中的持久性和周期性
对一个 66 人动态亲密网络数据集的研究表明，社交网络的拓扑结构会在时间尺度上演化，其演化行为被外部时间周期驱动，忽略连续时间数据转化为离散序列的偏差性使得网络结构估计变得更加偏倚，因此提出动态社交网络表现出一种自然时间尺度，并建议在此自然
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12 years ago
图形社区在时间尺度上的稳定性
通过对图中 Markov 过程的聚类自协方差进行定义，我们认为一个分区的质量可以用其稳定性来衡量，因为该稳定性与图的时间尺度有本质关联，它允许我们在不同时间段对分区进行比较和排名，并建立一种层次化的越来越粗放集群的内在分辨率参数。
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16 years ago
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