基于雙向稀疏Transformer的多變量時序分類模型

摘要： 針對多變量時序(Multivariate Time Series, MTS)分類中長序列數(shù)據(jù)難以捕捉時序特征的問題，提出一種基于雙向稀疏Transformer的時序分類模型BST(Bidirectional Sparse Transformer),提高了MTS分類任務的準確度.BST模型使用Transformer框架，構建了一種基于活躍度得分的雙向稀疏注意力機制.基于KL散度構...