注意力机制 时间序列
时间: 2023-09-15 21:19:20 浏览: 78
基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)多变量时间序列预测,CNN-BIL
注意力机制在时间序列中的应用是指通过对每个时间步的注意力权重进行建模来确定时间步的重要性。在使用注意力机制进行时间序列预测时,可以根据每个时间步的注意力权重来决定其对于结果的影响程度。
注意力机制不仅可以应用在时间步上,还可以应用在输入维度上。例如,在使用多维数据预测一维数据时,可以使用注意力机制来确定哪些维度对于预测结果起关键作用。
通过对注意力权重进行建模和可视化分析,可以更好地理解注意力机制在时间序列中的作用。例如,可以将注意力权重汇总画成图表,从中可以看出哪些时间步或维度对于预测起到关键作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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