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【TCN-BiGRU-Attention回归预测】基于斑马优化算法ZOA优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention实现光伏数据回归预测附Matlab代码

时间：2024-07-09 18:56:05浏览次数：18

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

标签：预测,回归,Attention,时序,TCN,BiGRU,优化
From： https://blog.csdn.net/m0_60703264/article/details/140299669

vLLM与PagedAttention：全面概述
翻译自：https://medium.com/@abonia/vllm-and-pagedattention-a-comprehensive-overview-20046d8d0c61简单、快速且经济的LLM服务vLLM是一个旨在提高大型语言模型（LLM）推理和服务效率与性能的库。由UCBerkeley开发，vLLM引入了PagedAttention，这是一种新颖的注意力算法，显著优化了注......
【视频讲解】Python、R时间卷积神经网络TCN与CNN、RNN预测时间序列3实例附代码数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=36944原文出处：拓端数据部落公众号本文旨在探讨时间卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork,TCN）与CNN、RNN在预测任务中的应用。通过引入TCN模型，我们尝试解决时间序列数据中的复杂依赖关系，以提高预测的准确性。本文首先介绍了TCN的基本原理，随后详......
高创新 | CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+注意力机制多元时间序列预
目录效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览基本介绍高创新|CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测本文提出一种基于CEEMDAN的二次分解方法，通过样本熵重构CEEMDAN分解后的序列，复杂序列通过VMD分解......
An Attentive Inductive Bias for Sequential Recommendation beyond the Self-Attent
目录概符号说明BSARec(BeyondSelf-AttentionforSequentialRecommendation)代码ShinY.,ChoiJ.,WiH.andParkN.Anattentiveinductivebiasforsequentialrecommendationbeyondtheself-attention.AAAI,2024.概本文在attentionblock中引入高低频滤波.......
自注意力机制self-attention
self-attention步骤：（1）得到Q、K、V 扩展到多头注意力机制： self-attention存在缺点：缺少位置信息为每一个输入设置一个positionalvectorei ......
解析Torch中多头注意力`MultiheadAttention`
前沿：这部分内容是《AttentionIsAllYouNeed》出来之后就深入研究了这篇文章的模型结构，也是之后工作那一年进行实际落地的一小部分内容。最近再次使用它，顺带读了torch官方的实现，大家风范的实现，注意很多细节，值得我们学习，也顺带放在这，之后就不再了解这块内容了，过去式了。下......
【YOLOv10改进 - 注意力机制】 MHSA：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
YOLOv10目标检测创新改进与实战案例专栏专栏链接:YOLOv10创新改进有效涨点介绍摘要我们介绍了BoTNet，这是一个概念简单但功能强大的骨干架构，将自注意力引入多个计算机视觉任务，包括图像分类、物体检测和实例分割。通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换......
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入24年最新Mamba注意力机制MLLAttention
1. MLLAttention介绍1.1 摘要： Mamba是一种有效的状态空间模型，具有线性计算复杂度。最近，它在处理各种视觉任务的高分辨率输入方面表现出了令人印象深刻的效率。在本文中，我们揭示了强大的Mamba模型与线性注意力Transformer具有惊人的相似之处，而线性注意力Transform......
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编码器的稀疏注意力块（ProbSparse Self-Attention Block）
编码器的稀疏注意力块（ProbSparseSelf-AttentionBlock）详细解释1.概述稀疏注意力块是Informer模型的核心组件之一，旨在高效处理长时间序列数据。它通过稀疏自注意力机制（ProbSparseSelf-Attention）显著降低计算复杂度，同时保持较高的性能。2.主要组件稀疏注意力块由以下......

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