5.3.1时序模型和注意力机制--基础模型

最新推荐文章于 2025-07-04 13:11:59 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-04 13:11:59 发布 · 487 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本课程介绍了两种基础模型：机器翻译和图像描述。机器翻译模型用于将文本从一种语言转换为另一种语言，而图像描述模型则能生成对图像内容的自然语言描述。课程中还包含了针对这两种模型的实际应用案例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

课前提问：

（1）有哪些基础模型

（2）这些基础模型怎么用

课后回答：

这节课主要讲了两个模型

第一个模型：机器翻译

第二个模型：图像描述

图片里有几个问题，如果有网友知道答案的，请留言！

使用注意力机制的 LSTM 彻底改变时间序列预测
gongdiwudu的专栏
04-05 5395
在时间序列预测领域，对更准确、更高效的模型的追求始终存在。深度学习的应用为该领域的重大进步铺平了道路，其中，长短期记忆 （LSTM） 网络与注意力机制的集成尤其具有革命性。本文深入探讨了一个实际案例研究：使用这种复杂的架构预测 Apple Inc. （AAPL） 的股价。
注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
优快云 精品推荐
01-17 3421
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
基于时序模式注意力机制（TPA）的长短时记忆（LSTM）网络TPA-LSTM的多变量输入风电功率预测
热门推荐
m0_61363749的博客
04-15 1万+
0 前言 1、TPA理论 注意力机制（Attention mechanism）通常结合神经网络模型用于序列预测，使得模型更加关注历史信息与当前输入信息的相关部分。时序模式注意力机制（Temporal Pattern Attention mechanism, TPA）由 Shun-Yao Shih 等提出（Shih, Shun-Yao, Sun, Fan-Keng, Lee, Hung-yi. Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series
【知识点】什么是注意力机制？时间序列预测中LSTM如何与注意力机制结合？
2302_81053261的博客
02-16 3321
在注意力机制中，通常会计算一个注意力分数或权重的分布，用于衡量输入序列中每个位置与当前任务的相关性。这个分布可以通过不同的方法得到，如点积注意力、加性注意力等。然后，模型可以根据这个分布对输入序列中的信息进行加权求和，得到一个综合的表示，用于后续的计算或预测。通过引入注意力机制，LSTM模型可以自适应地调整对输入序列中不同时间步的关注度，更好地捕获序列中的重要信息，并减少对无关信息的关注。加权表示：将注意力权重与输入序列进行加权求和，得到一个加权表示，该表示可以被视为LSTM模型对输入序列的重要部分关注。
序列模型中的注意力机制
Kobe Bryant的专栏
07-15 1万+
现在很多研究的NLP问题都可以转换成一个Sequence to Sequence模型来解决，比如说机器翻译，智能问答，语音识别等。 Sequence to Sequence模型由一个encoder和一个decoder组成，encoder完成编码工作，将不同的输入编码成一个定长的向量，decoder则完成解码工作，对编码器的结果进行解码输出，例如在中英文翻译中，首先编码器将中文编码成一个向量表示，接
效果媲美GPT4V的多模态大型语言模型MiniCPM-V-2_6详细介绍
全世界的博客
08-29 2552
是由nuoan开发的一款达到GPT-4V级别的多模态大型语言模型（MLLM）。该模型专为手机上的单图像、多图像和视频处理设计，旨在提供高效、准确的多模态内容理解与生成能力。随着移动设备的普及和计算能力的提升，用户对于在移动端进行复杂图像和视频处理的需求日益增长。MiniCPM-V-2.6的推出，正是为了满足这一需求，提供了一种在移动设备上实现高性能多模态处理的解决方案。模型可以对长视频进行快速的内容摘要，提取出视频中的关键信息和重要片段。
69、文本聚类中的注意力机制
最新发布
dapp9builder的博客
07-04 15
本博文深入探讨了注意力机制在文本聚类中的应用，详细介绍了注意力机制的基本原理及其在解决文本聚类挑战中的作用。文章涵盖了注意力机制的起源与发展，分析了其在自然语言处理领域的广泛应用，并重点讨论了其在文本聚类任务中的具体实现方法。通过多个案例研究和实验结果，验证了注意力机制在提升聚类准确性、处理语义鸿沟和增强模型解释性方面的显著效果。此外，文章还展望了注意力机制未来的发展方向，并提供了基于 Transformer 的文本聚类代码示例，为读者提供了理论与实践相结合的全面指导。
深度学习中的注意力机制：如何提高模型性能
注意力机制是深度学习领域中的一种重要技术，它的核心思想是模拟人类在进行任务时，将注意力集中在某些特定的部分上，从而提高处理效率和准确性。这种机制在处理长序列数据时尤为重要，它能够帮助模型捕捉序列中的...
新模型设计：Symmetric Neural ODE with Attention (SNODE-Attn) for Time Series Forecasting
qq_42568323的博客
02-20 703
在本次实验中，我们以实际中常用的能源负荷数据、电力数据或ETTh1数据集为例进行实验。原始数据：每个样本为一段时间内的多维时间序列数据，形状为T×DT \times DT×D，其中TTT为时间步数，DDD为特征维度。预处理过程数据归一化：对每个特征按时间维度进行零均值单位方差归一化处理；动态时间切片：随机选择历史窗口长度Ttrain∈TminTmaxTtrain​∈Tmin​Tmax​以增强模型鲁棒性；
【模型对比】：TVF-EMD-LSTM与传统时间序列预测方法的较量
![【模型对比】：TVF-EMD-LSTM与传统时间序列预测方法的较量]...本文首先概述了时间序列预测方法的分类，并深入分析了传统线性与非线性模型的基本原理和应用。随后，本文引入了TVF-EMD-
基于PyTorch+Attention注意力机制实现天气变化的时间序列预测
优快云 精品推荐
12-31 4277
由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多，而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低.预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度、降水等.现阶段,以往极少出现的极端天气现象越来越多,这极大地增加了预报的难度。
【深度学习中的注意力机制4】11种主流注意力机制112个创新研究paper+代码——时序注意力（Stride Attention）
985小水博的摸鱼日常
10-22 1923
【深度学习中的注意力机制4】11种主流注意力机制112个创新研究paper+代码——时序注意力（Stride Attention）
时序预测中Attention机制是否真的有效？盘点LSTM/RNN中24种Attention机制+效果对比
KI的博客
05-26 1万+
时序预测中Attention机制是否真的有效？盘点LSTM/RNN中24种Attention机制+效果对比
5.3.1 时序模型和注意力机制
dqefd2e4f1的博客
12-11 1064
这节课讲了什么？ 答案：这节课主要讲了2个应用。 应用1：机器翻译 功能：将一句法语输入到系统中，系统自动输出一句英语。 训练过程：10000万样本，每个样本包含一句法语，一句英文。模型如下：   应用2：图像描述 功能：将一张图片输入到系统中，系统自动输出一句话。 训练过程：10000万个样本，每个样本包含一张图片，一句描述。模型如下： ...
整理：4篇在时序预测中成功应用改进注意力机制的研究论文
mslion的博客
08-26 2584
为进一步提升模型的准确性，FedDA 引入了一种双重注意机制，在构建全局模型时，不仅聚合集群内的模型，还考虑集群间的模型，避免了简单平均局部模型权重的不足。为了进一步增强模型的预测能力，在编码器和解码器之间引入了一个变换注意层，该层用于将编码后的交通特征转换为未来时间步的序列表示，并作为解码器的输入。（1）为了对道路网络图中不同顶点的交通状况的（空间）相关性进行建模，我们提出了一种基于 GCN 的模型，名为 LPGCN，该模型学习过渡矩阵来编码顶点之间的潜在交通模式相关性。
注意力机制
u012033832的博客
08-08 2220
注意力机制这两年很火，已经成为深度学习里面的标配了，大大提升了某些应用方面的效果如机器翻译等 核心思想：像人的眼睛一样选择性的重点关注某些对象， 通俗易懂的讲解注意力机制：https://blog.csdn.net/tg229dvt5i93mxaq5a6u/article/details/78422216 注意力机制在视觉方面的应用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
【基础知识】时序特征融合（注意力机制）
qq_42021262的博客
12-24 1878
比如：当前帧和参考帧的图像通道数是1024，假设8头的话（N=8），图像就会被拆成8个128通道的特征，并对每个特征分别进行注意力。自注意力机制是注意力机制的一种特殊形式，其中查询、键和值都来自于同一组输入序列。主要关注输入序列中不同元素之间的关系。注意力机制是一种机制，用于在输入序列中对不同位置的信息分配不同的权重。主要关注输入元素与外部/全局元素之间的关系。理解：相当于卷积神经网络中的多个kernel，多个kernel可以学习多种特征表达。这个up主对于注意力公式的讲解非常容易理解和记忆。
下载AccessControl-5.3.1-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip安装包
压缩包内包含一个名为'使用说明.txt'的文档和一个名为'AccessControl-5.3.1-cp38-cp38-win_amd64.whl'的whl文件。用户可以从该whl文件中快速安装Access Control模块，而无需重新编译。" 知识点详细说明： 1. ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值