故障诊断 | 基于Transformer故障诊断分类预测(Matlab)

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  • 预测效果
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      • 程序设计
      • 参考资料


预测效果

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文章概述

Transformer故障诊断/分类预测 | 基于Transformer故障诊断分类预测(Matlab)
Transformer 模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些 Transformer 模型完全不需要人工标注数据。Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attention Layers) 的结构,前面也说过,提出 Transformer 结构的论文名字就叫《Attention Is All You Need》。顾名思义,注意力层的作用就是让模型在处理数据时,将注意力只放在某些数据上。Transformer 模型本来是为了翻译任务而设计的。在训练过程中,Encoder 接受源语言的句子作为输入,而 Decoder 则接受目标语言的翻译作为输入。在 Encoder 中,由于翻译一个词语需要依赖于上下文,因此注意力层可以访问句子中的所有词语;而 Decoder 是顺序地进行解码,在生成每个词语时,注意力层只能访问前面已经生成的单词。Transformer模型(直译为“变换器”)是一种采用注意力机制的深度学习模型,这一机制可以按输入

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