Informer在Transformer基础上主要做了三点改进: Transformer计算self-attention时时间复杂度和序列长度的平方成正比,即O(L2),为此,Informer中提出了一种ProbSparse self-attention,将时间复杂度和内存使用都压缩到了O(L∗logL)。 传统Transformer将多个编码和解码层进行堆叠,带来的复杂度是累加的,这限制了模型在接...
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在阅读上面代码前,我们可以假设我们的数据是一组图像,每一张图像对应一个index,那么如果我们要读取数据就只需要对应的index即可,即上面代码中的indices,而选取index的方式有多种,有按顺序的,也有乱序的,所以这个工作需要Sampler完成,现在你不需要具体的细节,后面会介绍,你只需要知道DataLoader和Sampler在这里产生关系。
在Informer中,Patch Embedding还可能包括对序列的下采样操作,以减少计算量。 1.2 Transformer Encoder Transformer Encoder是Informer的核心组件,它基于Transformer架构进行构建。Transformer Encoder由多个相同的层堆叠而成,每层都包含一个自注意力机制(Self-Attention)和一个前馈神经网络(Feed Forward Network)。自注意力机制...
Informer模型是一种基于自注意力机制的时间序列预测模型,具有良好的长期依赖建模能力。然而,传统的Informer模型在计算复杂度和内存消耗方面存在较大的挑战。为了解决这个问题,研究人员提出了基于傅里叶混合窗口注意力机制的改进Informer模型,即Fourier-Mixed Window Informer(简称FMW-Informer)。 Fourier-Mixed Window Informer...
Autoformer输入的第2部分是对时间戳进行编码,即年月日星期时分秒等进行编码。这一部分与Informer中一致,使用了两种编码方式,我们依次解析。第一种编码方式TemporalEmbedding代码如下: class TemporalEmbedding(nn.Module): def __init__(self, d_model, embed_type='fixed', freq='h'): ...
2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——唐宇迪|人工智能|AI|机器学习|深度学习 4036 32 2:59:27 App ⚡ YOLOv8⚡ 详解从零基础教学V8,一个半小掌时握从0开始搭建部署YOLOv8,入门到精通! 3455 87 9:35 App 图解卷积神经网络,CNN可视化原理解释-人工智能...
(LSTM/Informer/ARIMA/PandasTransformer) 1427 25 3:57:38 App 看完可写进简历!基于OpenCV+Python实现的5大经典实战项目:信用卡数字识别、文档扫描OCR识别、停车场车位识别、全景图像拼接、答题卡识别判卷全详解! 5.9万 264 13:41:08 App 【全298集】强推!2024最细自学人工智能全套教程,算法水平猛涨,别再走...
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