encoder(enc_out, attn_mask=enc_self_mask) dec_out = self.dec_embedding(x_dec, x_mark_dec) dec_out = self.decoder(dec_out, enc_out, x_mask=dec_self_mask, cross_mask=dec_enc_mask) dec_out = self.projection(dec_out) # dec_out = self.end_conv1(dec_out) # dec_out = ...
在encoder中输入sentence的所有信息都被压缩到了最后一个隐层中，然后再通过decoder基于这个隐层的输出向量...
Paper:Crossformer: Transformer Utilizing Cross-Dimension Dependency for Multivariate Time Series Forecasting Code: https://github.com/Thinklab-SJTU/Crossformer Crossformer开创性地提出了一种新的层次Encoder-Decoder架构,该架构由左侧的Encoder(灰色)和右侧的Decoder(浅橘色)组成,融合了Dimension-Segment-Wise (DSW)...
接着,执行Multi-Head Attention,接着把Attention Layer的输入\(a\)和输出\(b\)相加,得到\({b}'\),再对\({b}'\)做一个Layey Norm,然后再通过Feed Forward然后再做Add&Norm,把这整个过程重复N次,最终得到Encoder的输出结果 在Decoder中,我们使用了Masked Multi-Head Attention,这里的解释是: ...
特别是在各种Attention注意力机制的加持下,几乎促使RNN在各个NLP的SOTA模型中频繁出没,通过叠加网络增加网络的深度,以及引入Encoder-Decoder框架,这些技术进展极大拓展了RNN的能力以及应用效果,比较典型的就是Google NMT了,结构如下: Paper Link ...
3.5 Encoder(编码器) 3.6 Decoder(解码器) 3.7 Informer模型 4. 关于作者 & 总结 4.1 Reference 4.2 复现作者:徐嘉祁 成都锦城学院 飞桨领航团团长 4.3 Informer可以解决长时间序列预测的问题,总体来说,该算法设计了ProbSparse自注意机制和蒸馏操作来处理vanillaTransformer中二次时间复杂度和二次内存使用的挑战。此外...
自编码器由两个模块—编码器(encoder)和解码器(decoder)组成。编码器负责输入原始样本,输出压缩编码(code);解码器负责输入编码,还原出原始样本。解码还原出来的样本跟真正的原始样本进行比较,可以计算重构误差,自编码器的训练目标就是尽可能地减少这个重构误差。
本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型,并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。 deephub 2024/07/03 3490 LSTM应用场景以及pytorch实例 神经网络机器学习深度学习人工智能 在去年介绍的一篇paper中,应用了多任务RNN来解决问题,当时RNN指的即是LSTM。本文介绍LSTM实现以及应用。 何武...
LSTM是RNN的一个优秀的变种模型,继承了大部分RNN模型的特性,同时解决了梯度反传过程由于逐步缩减而产生的Vanishing Gradient问题。具体到语言处理任务中,LSTM非常适合用于处理与时间序列高度相关的问题,例如机器翻译、对话生成、编码\解码等。 虽然在分类问题上,至今看来以CNN为代表的前馈网络依然有着性能的优势,但是LSTM...
Since deep neural networks are powerful models that have achieved excellent performance over many difficult tasks, in this paper, we propose to use the Long Short-Term Memory (LSTM) Encoder-Decoder model for sentence level TS, which makes minimal assumptions about word sequence. We conduct ...