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网页设计模板百度云_诸暨哪些公司可以制作网站_产品推广平台_厦门百度代理

时间:2025/7/9 14:12:42来源:https://blog.csdn.net/2301_77549977/article/details/146368978 浏览次数:1次
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这一部分 是 自相关机制部分

图 2

 

如图2所示,我们提出了自相关机制,通过序列级连接来扩展信息利用。自相关通过计算序列自相关来发现基于周期的依赖关系,并通过时间延迟聚合来聚合相似的子序列。

 

 

 

 

图3:自相关与自注意力家族的对比。完整注意力[35](a)适应所有时间点之间的完全连接。稀疏注意力[17, 41](b)基于提出的相似性度量选择点。对数稀疏注意力[20](c)选择点时遵循指数增长的间隔。自相关(d)专注于底层周期内子序列之间的连接。

 

 

 自相关与自注意力家族的对比  

不同于逐点自注意力家族,自相关展示了序列级连接(图3)。具体来说,对于时间依赖性,我们基于周期性发现子序列之间的依赖关系。相比之下,自注意力家族仅计算分散点之间的关系。尽管一些自注意力[20, 41]考虑了局部信息,它们仅利用这一点来帮助逐点依赖关系的发现。对于信息聚合,我们采用时间延迟块来聚合来自底层周期的相似子序列。相比之下,自注意力通过点积聚合选定的点。得益于固有的稀疏性和子序列级表示聚合,自相关可以同时提高计算效率和信息利用率。

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