基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
本文介绍了一种基于Transformer架构的时间序列去噪模型。通过生成合成数据训练，模型在不同噪声条件下展现出强去噪能力。文章详细解析了Transformer的输入嵌入、位置编码、自注意力机制及前馈网络等关键组件，并分析实验结果与注意力权重分布。研究为特定任务的模型优化和专业去噪模型开发奠定了基础。
SiLU函数
SiLU（Sigmoid Linear Unit）函数，也称为 Swish 函数，是一种常用于深度学习中的激活函数。它是由 Google 的研究人员提出的，旨在解决 ReLU（Rectified Linear Unit）函数的一些缺点，尤其是在深度网络的训练过程中。
Kubeflow 使用指南
Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管理服务软件）和TensorFlow(https://tensorflow.org，深度学习库)的机器学习流程工具，使用Ksonnet进行应用包的管理。
深度学习-分享几个开源AI模型库
现在市面上有很多的深度学习预训练模型库，这些预训练库收集了不同AI任务的SOTA模型，有的还提供推理的SDK。这对于做AI应用和AI开发来说，是宝贵的开源资源。