增强局部注意力的时间序列分类方法OACSTPCD
Time Series Classification Method with Local Attention Enhancement
现有时间序列分类方法普遍基于一种循环网络结构解决时间序列点值耦合问题,无法并行计算,导致计算资源浪费,因此提出一种增强局部注意力的时间序列分类方法.该方法拟合混合距离信息以增加时间序列位置感知能力,将混合距离信息融入自注意矩阵计算中,从而扩展自注意力机制;构造多尺度卷积注意力获取多尺度局部前向信息,以解决标准自注意力机制基于点值计算存在注意力混淆的问题;使用改进后的自注意力机制构造时序自注意分类模块,并行计算处理时间序列分类任务.实验结果表明,与…查看全部>>
Existing time series classification methods are generally based on a circular network structure to solve the point value coupling problem of time series,which cannot be computed in parallel,resulting in a waste of computing resources.Therefore,this paper proposes a time series classification method with local attention enhancement.The mixed distance information is fitted to increase the position information perception of time series,the mixed distance inform…查看全部>>
李克文;柯翠虹;张敏;王晓晖;耿文亮
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580
石油、天然气工程
时间序列分类自注意力机制位置感知多尺度卷积
time series classificationself-attention mechanismposition perceptionmulti-scale convolution
《计算机工程与应用》 2024 (1)
189-197,9
国家自然科学基金重大项目(51991365)山东省自然科学基金(ZR2021MF082).
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