Temporal Transformer中的自注意力模块是如何工作的？
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Temporal Transformer中的自注意力模块通过计算输入序列中不同位置之间的相关性来捕捉序列中的依赖关系。具体来说，自注意力模块会计算每个位置与其他所有位置之间的相似度，并根据这些相似度来更新每个位置的表示。这种机制使得模型能够自动地关注到序列中重要的部分，并捕捉到长距离的依赖关系。通过这种方式，Temporal Transformer能够更有效地处理序列数据，并提取出有用的特征表示。
2024-06-30 22:50:50赞同 2 展开评论 打赏
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