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...
informer pytorch 模型代码 pytorch自带模型 以实现LeNet网络为例,来学习使用pytorch如何搭建一个神经网络。 LeNet网络的结构如下图所示。 一、使用torch.nn.Module类构建网络模型 搭建自己的网络模型,我们需要新建一个类,让它继承torch.nn.Module类,并必须重写Module类中的__init__()和forward()函数。init()函数用...
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...
PyTorch 实现 Informer 下面是一个使用 PyTorch 实现 Informer 模型的简化示例: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassInformer(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size,num_layers):super(Informer,self).__init__()self.encoder=nn.LSTM(input_size,128,num_layers,batch_...
下面我们将逐步解读Informer的Encoder部分。 1. Encoder 结构 Informer的Encoder主要由两部分组成:Patch Embedding 和Transformer Encoder。 1.1 Patch Embedding Patch Embedding负责将输入的序列数据转换为模型可以处理的特征表示。这通常涉及到对输入序列进行分块(patching)和嵌入(embedding)。在Informer中,Patch Embedding还...
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'): ...
Informer、LSTM、Time-LLM时间序列预测模型从零解读,论文精读+代码复现,究极通俗易懂! 709 1 7:51:39 App 我居然3小时学懂了YOLO目标检测入门到实战,YOLOv1/v2/v3/v4/v5全系列一次学完,简直太完整了!人工智能/AI/机器学习/深度学习/目标检测 2万 1 10:50 App 大道至简!时间序列预测真的需要复杂网络架构...
(深度学习/神经网络/计算机视觉) 405 2 2:24 App 复旦博士教我用一本书搞定!真的超容易“搞深度学习神经网络到底怎么改代码的啊?” 916 22 8:50:45 App 这可能是B站目前最全最详细的时间序列预测实战课程!原理解读+代码实战(LSTM/Informer/ARIMA)浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开...
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-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型 建模先锋:独家首发 | 基于多级注意力机制的并行预测模型 建模先锋:模型组合、注意力机制在单步、多步、单变量、多变量预测中的应用 ...
独家原创 | 并行预测模型 | 基于 Informer + TCN-SENet的并行预测模型本期基于某风电功率数据集,提出一种Informer+TCN-SENet并行预测模型,在单步预测任务中预测效果提升明显!● 数据集:某风电场风电功率数据集、电力数据集、风速数据集等● 环境框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行● 单步预测模型分数...