基于双向稀疏Transformer的多变量时序分类模型

摘要： 针对多变量时序(Multivariate Time Series, MTS)分类中长序列数据难以捕捉时序特征的问题，提出一种基于双向稀疏Transformer的时序分类模型BST(Bidirectional Sparse Transformer),提高了MTS分类任务的准确度.BST模型使用Transformer框架，构建了一种基于活跃度得分的双向稀疏注意力机制.基于KL散度构... （共7页）