为了增加感受野而不增加参数数量,TCN采用扩张卷积(Dilated Convolution)。扩张卷积,也被称为空洞卷积,是一种在卷积核之间插入空隙(即跳过某些输入单元)的卷积形式。这种技术允许模型在不增加参数数量的情况下捕获更大的感受野,从而更好地理解输入数据中的上下文信息。扩张因子(dilation factor)决定了卷积核中元素之间的间距...
1.利用时空卷积网络(TCN)来提取序列的全局空间特征,同时利用 Transformer 来提取序列中的长期依赖关系的时序特征,采用并行结构,加快模型的训练和推理速度; 2.利用交叉注意力进行并行网络时空特征的融合,这样可以同时考虑时序关系和位置关系,从而更好地捕捉时空序列数据中的特征, 增强特征的表示能力来实现高精度的预测。
交叉注意力机制是连接TCN和Transformer的桥梁,它允许两个模型在特征层面进行深度交互和融合。在TCN-Transformer模型中,TCN负责提取序列的全局空间特征,而Transformer则负责提取长期依赖关系的时序特征。通过交叉注意力机制,这两个特征集被有效融合,共同提升模型的预测能力。 具体实现: 输入层:接收多特征变量时间序列数据。 T...
Python代码:时序预测系列之- CEEMDAN+TCN,一个视频轻松学习10个深度学习模型 代码解析与论文精读 871 0 【Python入门训练】爬虫开发+人工智能+数据分析 bilibili课堂 新手直接抄他的代码就是最好的学习方法! 这位GitHub大神用Pytorch实现了超级多深度学习模型! 励志学秃头 6001 13 一个视频轻松学习12个深度学习模...
No.54|多美卡TCN特注日产UD卡车,雅马哈涂装。#汽车模型 #多美卡 #玩具开箱 #小比例车模 #日产UD - 大柿子于20240714发布在抖音,已经收获了2.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
TCN模型 先来看问题定义,对于时序问题还是老生常谈的输入输出形式。x=[x0,x1,...xT]x=[x_{0},x_{1},...x_{T} ]x=[x0,x1,...xT], 作为输入的值, 输出就是对应的y=[y0,y1,...,yT]y=[y_{0}, y_{1},...,y_{T}]y=[y0,y1,...,yT]作为输出。那么TCN...
- TCN是一种基于卷积的网络,擅长处理序列数据,通过扩张卷积(dilated convolutions)和残差连接(residual connections)来捕捉长距离依赖关系。 - CNN-attention-GRU联合模型结合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、注意力机制(attention mechanism)的聚焦能力以及双向门控循环单元(BiGRU)的长短期记忆能力。
模型的优化和调参 pytorch实现的关键代码片段 模型的优缺点 参考 概述 textCNN,是Yoon Kim在2014年于论文Convolutional Naural Networks for Sentence Classification中提出的文本分类模型,开创了用CNN编码n-gram特征的先河。我们知道fastText 中的网络结构是完全没有考虑词序信息的,而它用的 n-gram 特征 trick 恰恰说明...
8款TCN - 带倒钩螺纹接头模型 ,这是一款带倒钩螺纹接头 ,是指带螺纹的管道连接件,是工业和生活中最常见的一种管件,螺纹接头使管道的连接变得更简单,拆卸更换也更容易,大大节省了管道连接的成本。
b)对地区负荷分类还停留在产业分类方面,当负荷曲线形状变化时,不能将其归类为哪类负荷变化引起的,也没有具体影响负荷的量化值 本项目中是基于paddle平台,利用TCN模型来实现区域负荷预测。 2.环境说明 paddlepaddle 2.4.0 python 3.7 3.数据准备 本案例数据集使用负荷数据,15分钟一个点,一天共96个点,对数据的处理...