(Informer | LSTM |Transformer|卡尔曼滤波|神经网络|机器学习) 443 13 9:28:13 App 强推!【深度学习-神经网络】带你一口气学完:GAN生成式对抗网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、Transformer!真的通俗易懂!(人工智能) 1399 22 10:29:47 App Transformer技术原理,论文讲解!带你秒懂Transformer底层逻辑原理!
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n_heads,hidden_dim):super(Informer,self).__init__()self.encoder=nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_dim,nhead=n_heads,dim_feedforward=hidden_dim),num_layers=6)self.sparse_attention=SparseAttention()# 假设我们有一个稀疏注意力类defforward(self,src):src=self.sparse_at...
我们提出Informer来成功地提高LSTF问题的预测能力,这验证了类Transformer模型的潜在价值,以捕捉长序列时间序列输出和输入之间的单个的长期依赖性; 我们提出了ProbSparse self-attention机制来高效的替换常规的self-attention并且获得了 O(LlogL) 的时间复杂度以及 O(LlogL) 的内存使用率; 我们提出了self-attention distil...
简介:本文深入解读了AAAI2021最佳论文中提出的Informer模型,它是一种针对长时间序列预测问题的先进算法,相较于传统的Transformer模型,Informer在效率和性能上均有显著的提升。文章通过源码复现、实例解析等方式,为非专业读者提供了清晰易懂的技术解读,旨在帮助读者理解并掌握这一前沿技术。
Informer模型,就是在这样的背景下诞生的。Informer旨在解决Transformer在长序列预测中的不足,提供了更为高效和精确的预测方式。 Informer的核心思想主要有三点: ProbSparse注意力机制:传统的Transformer使用全连接的自注意力机制,导致计算复杂度高。Informer通过引入ProbSparse注意力机制,只在关键的时间步长上进行注意力计算...
Informer编码器的结构。(1)每个水平堆栈代表模型图(上图)中单个编码器副本;(2)上栈是主栈,接收整个输入序列,第二栈取输入序列的一半;(3)红色层是自注意机制的点积矩阵,通过对每一层进行自注意蒸馏得到级联降低;(4)将2个栈的特征映射连接为编码器的输出 2.5 Self-attention蒸馏:作为概率自注意机制的自然结果,编...
近年来的研究表明,Transformer具有提高预测能力的潜力。然而,Transformer存在几个严重的问题,使其不能直接适用于LSTF问题,例如二次时间复杂度、高内存使用量和编码器-解码器体系结构固有的局限性。为了解决这些问题,这篇文章中设计了一种基于Transformer的LSTF模型,即Informer模型,该模型具有三个显著特征:...
Informer[1]的研究表明Transformer在时间序列（长序列预测）中拥有更加出色的建模能力。CNMT[10]利用OCR系统和多模态Transformer进行TextCaps任务。而针对图像字幕生成任务，GET[11]设计了一种全局增强的Transformer来提取更全面的表示，其包括一个全局增强编码器来捕捉全局特征和一个全局自适应解码器来指导字幕的生成，从而...
传统Transformer中在编码阶段需要进行的第一步就是在原始序列的基础上添加位置编码,而在Autoformer中,输入由2部分组成,即Token Embedding和Temporal Embedding,没有位置编码。 我们假设输入的序列长度为(batch_size, seq_len, enc_in),如果用过去96个时刻的所有13个变量预测未来时刻的值,那么输入即为(batch_size, ...