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健全上下贯穿、履行有力的安排系统
桃羞杏让网2025-03-05 02:05:21【李琼】3人已围观
简介上海2月4日电(记者李佳佳)蛇年新年假期,健全上海文旅商场出现年味浓、供给足、流量大的繁荣景象。
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在MATLAB中,上下通过运用positionEmbeddingLayer层,将序列次序信息注入到输入数据中,如下所示。时频域–signalTimeFrequencyFeatureExtractorsignalTimeFrequencyFeatureExtractor用于在时频域上提取信号的特征,贯穿捕捉到信号在时刻和频率上的改变。
以图3中的输入序列为例,履行假定自然语言文本对应的词向量按次序别离界说为d,y,s,m。拼接后的成果能够挑选(也能够不挑选)通过另一个线性改换整合来自一切头的信息,有力生成终究的多头自注意力输出向量(如图6所示)。Transformer编码器的每个组成部分,排系在MATLAB中都有对应的网络层,通过这些层能够快速的组成网络,并自界说每层的参数。
图7输入数据(信号)在时域(上)和时频域(下)上的显现关于信号数据,健全MATLAB供给了特征提取函数,健全能够别离从时域、频域和时频域上提取特征:时域-signalTimeFeatureExtractorsignalTimeFeatureExtractor能够提取时域上的核算特征,如希望(mean)、均方根(RMS)、标准差(StandardDeviation)、及峰值(PeakValue)。可是输出向量不只包括本身的信息,上下还一起包括了与输入序列其它方位的依靠联系(即其它方位向量的相关性),因而其信息内容愈加丰厚。
4.总结本文的意图首要是介绍Transformer模型的编码器,贯穿以及怎么运用MATLAB构建Transformer模型,贯穿并为读者供给一种Transformer编码器的运用思路,模型本身以及练习进程还有能够优化当地,仅为读者供给参阅,也欢迎咱们做进一步模型结构调整和精度进步。
图8通过特征提取的信号数据关于转化后的数据,履行每个特征能够笼统成一个传感器,每个采样点一起从30个传感器收集数据而组成一个特征向量。假日里大吃大喝往后,有力有人可能会呈现胃负担重、消化不良,导致腹胀、腹痛、厌恶、腹泻等。
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