ConvLSTM attention

ConvLSTM attention是指在ConvLSTM模型中加入了注意力机制。这个注意力机制是通过ConvLSTM中的隐藏状态H和上一时刻的注意力矩阵M经过注意力运算得来的。具体来说，ConvLSTM attention模型是将self-attention和ConvLSTM进行简单的拼接，在这个模型中，self-attention模型通过公式进行表示。将提出的SAM模块嵌入到ConvLSTM中构建为SA-ConvLSTM，模型的整体架构如下图所示。

相关问题

ConvLSTM_pytorch-master

ConvLSTM_pytorch-master是一个用于时间序列预测的深度学习模型。在这个项目中，除了ConvLSTM外还使用了普通LSTM、BiLSTM、Attention LSTM、LightGBM和ARIMA等算法进行预测。您可以在github上找到该项目，具体名称是air_pollutants_prediction_lstm。

另外，为了加速运算，代码中还使用了CUDA。如果您的计算机支持CUDA，可以将数据转换为CUDA张量进行运算。

在作者的github上，您可以找到更多关于该项目的细节以及其他算法的实现。作者也希望能够得到宝贵的意见。

self-attention寿命预测

self-attention在寿命预测中的应用可以通过self-attention memory (SAM)来实现。SAM是在自注意力机制的基础上提出的一种方法，用于解决长期空间依赖问题。在寿命预测中，SAM通过计算当前时间步的特征与记忆单元的特征之间的相似性，得到聚合特征。这个过程类似于self-attention，通过计算特征之间的相似度来获得权重，然后将加权后的特征进行聚合。最终，通过将所有时间步的聚合特征拼接在一起，可以得到对寿命进行预测的模型。因此，self-attention可以被用于寿命预测中，通过SAM来捕捉长期的空间依赖关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【时空序列预测第十三篇】Self-Attention ConvLSTM for Spatiotemporal Prediction](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/109376005)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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