self-attention寿命预测
时间: 2023-08-27 09:06:37 浏览: 48
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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