HTDemucs保持原来模型中encoder前4层和decoder后4层,替换中间的两层为包含局部注意力机制和双向LSTM的跨域Transformer Encoder。它会并行处理来自频域分支的2维特征和来自时域分支的1维特征。原始的Hybrid Demucs需要调整模型参数(STFT帧长和帧移,卷积步长,padding等参数)来对齐时频域的特征维度,但是跨域Transformer Encoder...
注意力最初是作为序列模型的循环神经网络的附加组件引入的,通过Transformer模型的出现,注意力导致NLP的突破,这种模型仅依赖于一种特殊的注意力,self-attention。这些模型在大型数据集上预训练时的强大性能很快导致基于Transformer的方法成为默认选择,而不是LSTMs等循环模型。 在视觉任务中,CNN的局部性削弱了捕获远程依赖关...
多头自注意机制是transformer中提出的,它在encoder、decoder和encoder-decoder attention中使用自注意机制。受这种结构启发,本文的神经网络模型也应用了多头自注意,如下图所示。 对比LSTM和GRU,自注意机制能够有效在所有文本中并行地提取NSW,并且训练快速。该神经网络模型的核心与transformer中的encoder相近。模型的输入是手动...
deep learning; financial time series; LSTM; Transformer; MLP; stock market; hybrid neural network 1. Introduction Universal fiscal sectors are becoming progressively interconnected and interdependent along with the rapid expansion of technology and communication. With the application of conventional equity ...