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...

前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于VMD，CEEMDAN二次合成的TCN，Transforme预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压器数据...

1模型翻新点引见1.1时序特色捕捉与建模经常使用Informer的编码器层来捕捉长缺点信号时序依赖特色1.2概率稠密留意力机制，ProbSparseSelf，attention，概率稠密自留意力是In...

前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，先经过数据预解决启动数据集的制造和加载，最后经过Pytorch成功K，NN，GCN模型对缺点数据的分类，1.关系网络引见1.1图卷积神经网络，GCN，论文...

1模型翻新点引见1.1期间编码输入消息编码参考Informer论文，咱们把源码和数据集制造启动了提升，繁难任何带有期间特色列的数据集启动输入消息的编码，Informer在原始向量上不止参与了Trans...

前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压...