第一类基础线性层交流KAN层交流线性层Linear，降级对于LSTM、TCN、Transformer模型中用KAN层交流线性层的缺点分类模型，KAN的准确率要优于MLP，咱们可以进一步尝试在惯例模型的...

前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，启动Transformer的结构长处启动解说，结合论文，HowMuchAttentionDoYouNeed?，，探求不同模块对缺点分类义务的影响力，1，H...

​前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据和西北大学轴承数据，启动极速傅里叶变换，FFT，和变分模态合成VMD的数据预解决，最后经过Python成功基于2D，SWinTransformer，1D，...

SwinTransformer是一种通用视觉义务的Backbone而存在的模型，以代替CNN，1，档次化设计，SwinTransformer引入了档次化特色示意的概念，相似于CNNs中经常出现的金字塔...

1翻新模型成果，1.1模型评价，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型翻新点引见2.1联合Informer和BiGRU，GATT的优点经过将这两种模型并行经常使用，可以更好地捕捉不...

提到Transformer，大家就会联想到位置编码、留意力机制、编码器，解码器结构，本系列教程将探求Transformer的不同模块在缺点诊断等信号分类义务中表演什么样角色，究竟哪些模块起作用，前言本...