建模先锋:涨点创新 | 基于 Informer-LSTM的并行预测模型 建模先锋:独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAtten...
Transformer相比RNN的优势: | 1、Transformer良好并行性,RNN当前时刻输入需要先计算上一时刻的输出(权重共享);2、RNN容易梯度弥散,长时间依赖性差;梯度弥散主要原因为: a-(当前时刻输入依赖于上一时刻输入,梯度更新需要计算当前时刻记忆输出对上一时刻记忆输出的偏导,因为为tanh函数,偏导<=1,递归形式求导使得梯度弥散...