Temporal Patch Embedding

"Temporal Patch Embedding" 可以翻译为 "时序补丁嵌入"，通常指在视频或时间序列分析中，将连续的一段时间序列数据分成若干个时间补丁，并通过嵌入技术将每个时间补丁转换为一个固定长度的特征向量，这些特征向量可以被用作后续的特征提取和处理。这种技术通常用于视频分类、动作识别等任务中。

相关问题

Temporal Patch Embedding如何翻译

Temporal Patch Embedding可以翻译为"时间补丁嵌入"。其中，"Temporal"表示时间的，"Patch"表示补丁或者片段，"Embedding"表示嵌入或者嵌入式。因此，Temporal Patch Embedding的意思就是将时间序列数据分成多个补丁或者片段，并将每个补丁或片段嵌入到一个向量空间中，以便进行后续的处理和分析。

if not self.t_relative: self.temporal_embedding = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_Ttokens, embed_dim)) trunc_normal_(self.temporal_embedding, std=.02) self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate)

这是一个 Python 代码片段，其中定义了一个类的构造函数。如果 `self.t_relative` 为 False，则会创建一个形状为 `(1, self.num_Ttokens, embed_dim)` 的张量作为时间嵌入，并且使用截断正态分布对其进行初始化。接下来，会定义一个 dropout 层 `self.pos_drop`，其概率为 `drop_rate`。这些步骤通常用于构建自注意力机制模型中的位置编码。