多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测(Python)

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基本介绍

多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测(Python)
python代码,pytorch框架

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式私信博主回复多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测(Python)。

Transformer模型是一种基于自注意力机制(self-attention)的序列到序列(sequence-to-sequence)模型,最初由Vaswani等人在2017年提出,并在机器翻译任务中取得了令人印象深刻的性能。

相比于传统的循环神经网络(RNN)模型,Transformer模型具有以下一些重要特点:

自注意力机制:Transformer模型使用自注意力机制来解决序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他所有位置的注意力权重,实现了对序列中不同位置的全局上下文信息的建模。
并行计算:由于自注意力机制的并行计算性质,Transformer模型能够高效地处理长序列,而不受序列长度增加而导致的计算复杂度的显著增加。
编码器-解码器结构:Transformer模型通常由编码器和解码器组成。编码器用于将输入序列编码为高维表示,而解码器则使用编码器的输出和自注意力机制来生成目标序列。
多头注意力机制:Transformer模型中的自注意力机制可以通过使用多个注意力头(attention head)来并行地学习多种表示子空间。多头注意力机制可以捕捉序列中不同方面的信息,从而提高模型的表示能力。
位置编码:为了保留序列中的顺序信息,Transformer模型引入了位置编码,将位置信息嵌入到输入表示中,使模型能够区分不同位置的单词或标记。
Transformer模型的成功应用不仅局限于机器翻译任务,还包括语言建模、文本生成、语音识别、图像生成等多个领域。它在自然语言处理和序列建模任务中取得了许多重要的突破,并成为了当前最先进的模型之一。

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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