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Transformer详细解析
最新推荐文章于 2025-11-17 19:04:05 发布
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该博客主要对Transformer进行详细解析。Transformer在信息技术领域有重要应用，涉及自然语言处理等方面。通过对其深入剖析，能帮助开发者更好理解和运用这一技术，提升相关领域的开发能力和效率。
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风电作为一种清洁能源，近年来在全球范围内得到了快速发展。准确预测风电功率输出对电力系统安全稳定运行至关重要。本文提出了一种基于向量加权平均算法和改进的门控循环单元（INFO-GRU）的风电功率预测算法。该算法首先利用向量加权平均算法对不同时间尺度下的历史风速数据进行融合，并将其作为INFO-GRU模型的输入。INFO-GRU模型通过引入注意力机制和信息融合机制，有效地提取风速数据中的时间依赖关系和非线性特征，最终实现对风电功率的高精度预测。
transformer在CV领域超越了CNN
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综合分析了现有的主流的nlp翻译模型的即基于CNN的可并行对其文本翻译和基于RNN的LSTM门控长短期记忆时序翻译模型，总结了两个模型的优缺点并在此基础上提出了基于自注意力机制的翻译模型transformer，transformer...
transformer常见问题（转）
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Waha!Transformer简介
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探究Transformer模型中不同的池化技术
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Pooling是一种将输入序列映射成固定长度向量的技术。在自然语言处理中，输入序列往往是一个变长的文本，而神经网络需要一个固定长度的向量作为输入。因此，我们需要使用Pooling技术将输入序列进行压缩，得到一个固定长度的向量。常见的Pooling技术有MaxPooling、AveragePooling、GlobalMaxPooling、GlobalAveragePooling等。
基于迁移学习的旋转机械故障诊断方法研究学习笔记
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006基于小波变换和改进ResNet的噪声环境下滚动轴承故障智能诊断Intelligent fault diagnosis of rolling bearing based on wavelet tr
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滚动轴承作为一种重要的机械部件，广泛应用于各种工程设备中，其健康状况对工程设备的安全性和稳定性有着相当重要的影响（Jin et al，2022；李等人，2020）。RB一旦失效，很容易引发灾难性后果（钱等，2022；程等，2021）。由于RB的振动传递路径复杂，RB的故障难以准确诊断（Wei et al.，2020）。为了确保工程设备的运行稳定性和系统安全，对先进的滚动轴承故障诊断方法提出了更高的要求（Schwendemann et al.，2021）。（1）总结文献可以发现轴承的故障诊断分为四类。
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Pytorch简单实现TextCNN
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