时间序列预测加入self-attention的目的
时间: 2023-07-28 10:08:12 浏览: 49
时间序列预测加入self-attention的主要目的是为了捕捉时间序列中的长期依赖关系。传统的时间序列预测方法通常使用递归神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),但这些方法只能考虑到前几个时间步的信息,对于较长的时间序列,模型的预测能力会受到限制。而self-attention机制可以通过对序列中不同位置的元素进行加权聚合,从而捕捉到全局的依赖关系,从而更好地预测未来的时间序列。此外,self-attention还能够实现并行计算,提高了模型的训练效率。