TCN还具有残差连接(residual connections)和扩张卷积(dilated convolutions)等特性,能够捕获长期依赖关系并减少训练过程中的梯度消失问题。 KAN(Key Attention Network): KAN是一种注意力机制,旨在从输入数据中提取关键信息。 它通过为输入数据的不同部分分配不同的权重,使得模型能够更加关注那些对预测结果有重要影响的部...
TCN(Temporal Convolutional Network): TCN是一种专门用于处理时间序列数据的卷积神经网络。 它通过一维卷积和因果卷积(causal convolution)来确保模型输出的每个时间步只依赖于过去的信息,从而避免了未来信息的泄露。 TCN还具有残差连接(residual connections)和扩张卷积(dilated convolutions)等特性,能够捕获长期依赖关系并减...
KAN Convolutions (KAN卷积)的Pytorch实现 KAN是当前网络结构的主要潮流 这里是基于Pytorch实现的KAN卷积网络的结构 该项目将 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN) 创新架构的理念扩展到卷积层,将卷积的经典线性变换更改为每个像素中可学习的非线性激活。 上传者:qq_36758270时间:2024-05-22 ...