因为如果待预测数据不知道真实标签,那么其中某个单词预测错误后面可能都会跟着错,而输入真实标签的话,即使上一个单词预测错了,模型也会强制输入待预测单词之前所有正确单词的 embedding,这就导致后面很大可能一些单词被预测正确,就导致测试指标好了,但是这样得出来的结果有点太虚伪了。还是我对模型理解有问题,希望看到的...
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
1)找大模型架构和基本原理,发现大多数大模型都是基于Transformer 架构,如GPT系列 2)学习Transformer 架构,阅读经典论文《Attention is all your need》,Transformer 架构属于一种序列到序列模型,此文提出Transformer,可解决之前一些序列到序列模型的缺点 3)Transformer 前的序列到序列模型有哪些,它们有哪些特点,优势和不...
下面,我们可视化一个蛋白质Performer模型,使用基于 relu 的近似注意力机制进行训练,使用 Performer 来估计氨基酸之间的相似性,从序列比对中分析进化替换模式得到的替换矩阵中恢复类似的结构。 更一般地说,我们发现局部和全局注意力机制与用蛋白质数据训练的Transformer模型一致。Dense Attention的近似Performer有可能捕捉跨越多...
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都取得了令人瞩目的成绩。它可以捕捉序列中的长距离依赖关系，并且可以并行化计算，提高训练和推理的速度。然而，Transformer也有一个很大的缺点，就是它不能很好地处理超长的序列。因为它需要对每个位置的词进行全局的自注意...
第一个模块是Series Decomposition Block,这个模块主要目的是将时间序列分解成趋势项和季节项。在最基础的时间序列分析领域,一个时间序列可以被视为趋势项、季节项、周期项和噪声。对于这4个因素的拆解,有加法模型、乘法模型等,其中加法模型认为这4个因素相加构成了当前时间序列。本文采用了加法模型,认为时间序列由趋势...
最近，清华大学软件学院机器学习实验室和大数据系统软件国家工程研究中心提出了名为Timer（Time Series Transformer）的面向时间序列的大模型（Large Time Series Model, LTSM）。模型采用仅编码器（Decoder-only）结构，基于多领域时间序列进行大规模预训练，通过微调突破了少样本场景下的性能瓶颈，适配不同输入输出长度的...
TT 的做法则更类似传统的基于模型的强化学习 (model-based RL) 的规划（planning）方法。在建模方面，它将整个序列中的元素都离散化，然后用了 GPT-2 那样的离散的自回归（auto-regressive）方式来建模整个离线数据集。这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续 。因为建模了后续序列的分布，TT ...
Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域表现优秀,但在时间序列预测方面不如线性模型。 将多个变量嵌入不可区分的通道并应用注意力时,性能和效率不如简单线性层,Transformer难以捕获多元相关性(图1),而线性模型可以更好地模拟多元相关性以实现准确的预测。研究人员提出iTransformer,将每...