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基于PyTorch+Attention注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)天氣變化的時(shí)間序列預(yù)測(cè)

2年前作者：海洋.之心分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了基于PyTorch+Attention注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)天氣變化的時(shí)間序列預(yù)測(cè)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

前言

大家好，我是阿光。

本專欄整理了《PyTorch深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)100例》，內(nèi)包含了各種不同的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，包含項(xiàng)目原理以及源碼，每一個(gè)項(xiàng)目實(shí)例都附帶有完整的代碼+數(shù)據(jù)集。

正在更新中~ ?

?? 我的項(xiàng)目環(huán)境：

平臺(tái)：Windows10
語(yǔ)言環(huán)境：python3.7
編譯器：PyCharm
PyTorch版本：1.8.1

?? 項(xiàng)目專欄：【PyTorch深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)100例】

一、基于PyTorch+Attention注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)天氣變化的時(shí)間序列預(yù)測(cè)

由于大氣運(yùn)動(dòng)極為復(fù)雜,影響天氣的因素較多，而人們認(rèn)識(shí)大氣本身運(yùn)動(dòng)的能力極為有限,因此天氣預(yù)報(bào)水平較低.預(yù)報(bào)員在預(yù)報(bào)實(shí)踐中,每次預(yù)報(bào)的過(guò)程都極為復(fù)雜,需要綜合分析,并預(yù)報(bào)各氣象要素,比如溫度、降水等.現(xiàn)階段,以往極少出現(xiàn)的極端天氣現(xiàn)象越來(lái)越多,這極大地增加了預(yù)報(bào)的難度。

本項(xiàng)目使用自注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)Self-Attention訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，來(lái)預(yù)測(cè)在給定天氣因素下，城市的溫度變化。
基于PyTorch+Attention注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)天氣變化的時(shí)間序列預(yù)測(cè)

二、數(shù)據(jù)集介紹

一個(gè)天氣時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，它由德國(guó)耶拿的馬克思 ? 普朗克生物地球化學(xué)研究所的氣象站記錄。在這個(gè)數(shù)文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-415871.html

到了這里，關(guān)于基于PyTorch+Attention注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)天氣變化的時(shí)間序列預(yù)測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)小記錄73——Pytorch CA（Coordinate attention）注意力機(jī)制的解析與代碼詳解
CA注意力機(jī)制是最近提出的一種注意力機(jī)制，全面關(guān)注特征層的空間信息和通道信息。 Github源碼下載地址為： https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch 復(fù)制該路徑到地址欄跳轉(zhuǎn)。該文章的作者認(rèn)為現(xiàn)有的注意力機(jī)制（如CBAM、SE）在求取通道注意力的時(shí)候，通道的處理一般是采
2024年02月06日
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分類預(yù)測(cè) | Matlab實(shí)現(xiàn)GRU-Attention-Adaboost基于門控循環(huán)單元融合注意力機(jī)制的Adaboost數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)/故障識(shí)別
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2024年01月25日
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2024年01月24日
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Yolov8改進(jìn)---注意力機(jī)制： SimAM（無(wú)參Attention）和NAM（基于標(biāo)準(zhǔn)化的注意力模塊），效果秒殺CBAM、SE
論文：?http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf ????????SimAM（Simple Attenti
2024年02月09日
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效果一覽基本介紹分類預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于Attention-GRU的數(shù)據(jù)多特征分類預(yù)測(cè)(門控循環(huán)單元融合注意力機(jī)制分類預(yù)測(cè)，含混淆矩陣圖、分類圖) 程序設(shè)計(jì) 完整程序和數(shù)據(jù)私信博主回復(fù)： Attention-GRU的數(shù)據(jù)多特征分類預(yù)測(cè) 參考資料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/1
2024年02月17日
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【故障分類】基于注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合雙向長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN-BiLSTM-attention實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類附matlab代碼
ntion機(jī)制加權(quán) 4. 加權(quán)后的特征進(jìn)行分類本文旨在實(shí)現(xiàn)一個(gè)通用的數(shù)據(jù)分類模型，可應(yīng)用于不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分類任務(wù)。設(shè)計(jì)一個(gè)CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提取輸入數(shù)據(jù)的特征將特征序列輸入到BiLSTM網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行時(shí)序建模在BiLSTM的輸出上應(yīng)用注意力機(jī)制，關(guān)注重要特征最后將加權(quán)特征輸入
2024年03月11日
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【深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制系列】—— SENet注意力機(jī)制（附pytorch實(shí)現(xiàn)）
深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制（Attention Mechanism）是一種模仿人類視覺(jué)和認(rèn)知系統(tǒng)的方法，它允許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)集中注意力于相關(guān)的部分。通過(guò)引入注意力機(jī)制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)地學(xué)習(xí)并選擇性地關(guān)注輸入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024年02月14日
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【深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制系列】—— SCSE注意力機(jī)制（附pytorch實(shí)現(xiàn)）
SCSE注意力模塊（來(lái)自論文[1803.02579] Concurrent Spatial and Channel Squeeze Excitation in Fully Convolutional Networks (arxiv.org)）。其對(duì)SE注意力模塊進(jìn)行了改進(jìn)，提出了 cSE、sSE、scSE 三個(gè)模塊變體，這些模塊可以增強(qiáng)有意義的特征，抑制無(wú)用特征。今天我們就分別講解一下這三個(gè)注意力模塊。
2024年02月13日
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【深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制系列】—— CBAM注意力機(jī)制（附pytorch實(shí)現(xiàn)）
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2024年02月13日
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【深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制系列】—— SKNet注意力機(jī)制（附pytorch實(shí)現(xiàn)）
SKNet（Selective Kernel Network）是一種用于圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其核心創(chuàng)新是引入了選擇性的多尺度卷積核（Selective Kernel）以及一種新穎的注意力機(jī)制，從而在不增加網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的情況下提升了特征提取的能力。SKNet的設(shè)計(jì)旨在解決多尺度信息融合的
2024年02月13日
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