基于多級(jí)注意力機(jī)制的并行預(yù)測(cè)模型
?前言
本文基于前期介紹的電力變壓器（文末附數(shù)據(jù)集），介紹一種基于Transformer-BiGRUGlobalAttention-CrossAttention并行預(yù)測(cè)模型，以提高時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性能。電力變壓器數(shù)據(jù)集的詳細(xì)介紹可以參考下文：
??電力變壓器數(shù)據(jù)集介紹和預(yù)處理??
1 模型整體結(jié)構(gòu)
模型整體結(jié)構(gòu)如下所示，多特征變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)先經(jīng)過(guò)基于多頭注意的Transformer編碼器層提取長(zhǎng)期依賴特征，同時(shí)數(shù)據(jù)通過(guò)基于GlobalAttention優(yōu)化的BiGRU網(wǎng)絡(luò)提取全局時(shí)序特征，使用交叉注意力機(jī)制進(jìn)行特征融合，通過(guò)計(jì)算注意力權(quán)重，使得模型更關(guān)注重要的特征再進(jìn)行特征增強(qiáng)融合，最后經(jīng)過(guò)全連接層進(jìn)行高精度預(yù)測(cè)。
分支一：通過(guò)基于多頭注意的Transformer編碼器層模型，Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的序列建模方法，通過(guò)注意力機(jī)制來(lái)建模序列中不同位置之間的依賴關(guān)系，能夠捕捉序列中的全局上下文信息。Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的序列建模方法，通過(guò)注意力機(jī)制來(lái)建模序列中不同位置之間的依賴關(guān)系，能夠捕捉序列中的全局上下文信息。
分支二：多特征序列數(shù)據(jù)同時(shí)通過(guò)基于GlobalAttention優(yōu)化的BiGRU網(wǎng)絡(luò),GlobalAttention是一種用于加強(qiáng)模型對(duì)輸入序列不同部分的關(guān)注程度的機(jī)制。在 BiGRU 模型中，全局注意力機(jī)制可以幫助模型更好地聚焦于輸入序列中最相關(guān)的部分，從而提高模型的性能和泛化能力。在每個(gè)時(shí)間步，全局注意力機(jī)制計(jì)算一個(gè)權(quán)重向量，表示模型對(duì)輸入序列各個(gè)部分的關(guān)注程度，然后將這些權(quán)重應(yīng)用于 BiGRU 輸出的特征表示，通過(guò)對(duì)所有位置的特征進(jìn)行加權(quán)，使模型能夠更有針對(duì)性地關(guān)注重要的時(shí)域特征, 提高了模型對(duì)多特征序列時(shí)域特征的感知能力；
并行預(yù)測(cè)：模型采用并行結(jié)構(gòu)，能夠同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)時(shí)間步的目標(biāo)。并行預(yù)測(cè)可以加快模型的訓(xùn)練和推理速度，并且能夠充分利用時(shí)序數(shù)據(jù)中的信息，提高預(yù)測(cè)性能。
交叉注意力機(jī)制特征融合：使用交叉注意力機(jī)制融空間和時(shí)序特征，可以通過(guò)計(jì)算注意力權(quán)重，學(xué)習(xí)時(shí)空特征中不同位置之間的相關(guān)性，可以更好地捕捉時(shí)空序列數(shù)據(jù)中的特征，提高模型性能和泛化能力。
全局注意力機(jī)制：
Global Attention Mechanism
2 多特征變量數(shù)據(jù)集制作與預(yù)處理
2.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
2.2 制作數(shù)據(jù)集
制作數(shù)據(jù)集與分類標(biāo)簽
3 交叉注意力機(jī)制
3.1 Cross attention概念
- Transformer架構(gòu)中混合兩種不同嵌入序列的注意機(jī)制
- 兩個(gè)序列必須具有相同的維度
- 兩個(gè)序列可以是不同的模式形態(tài)（如：文本、聲音、圖像）
- 一個(gè)序列作為輸入的Q，定義了輸出的序列長(zhǎng)度，另一個(gè)序列提供輸入的K&V
3.2 Cross-attention算法
- 擁有兩個(gè)序列S1、S2
- 計(jì)算S1的K、V
- 計(jì)算S2的Q
- 根據(jù)K和Q計(jì)算注意力矩陣
- 將V應(yīng)用于注意力矩陣
- 輸出的序列長(zhǎng)度與S2一致
在融合過(guò)程中，我們將經(jīng)過(guò)Transformer的時(shí)序特征作為查詢序列，GlobalAttention優(yōu)化的BiGRU提取的全局空間特征作為鍵值對(duì)序列。通過(guò)計(jì)算查詢序列與鍵值對(duì)序列之間的注意力權(quán)重，我們可以對(duì)不同特征之間的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行建模。
4 基于多級(jí)注意力機(jī)制的并行高精度預(yù)測(cè)模型
4.1 定義網(wǎng)絡(luò)模型
注意：輸入數(shù)據(jù)形狀為 [64, 7, 7]， batch_size=64，7代表序列長(zhǎng)度（滑動(dòng)窗口取值）, 維度7維代表7個(gè)變量的維度。
4.2 設(shè)置參數(shù)，訓(xùn)練模型
50個(gè)epoch，訓(xùn)練誤差極小，多變量特征序列Transformer-BiGRUGlobalAttention-CrossAttention并行融合網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)效果顯著，模型能夠充分提取時(shí)間序列的空間特征和時(shí)序特征，收斂速度快，性能優(yōu)越，預(yù)測(cè)精度高，能夠從序列時(shí)空特征中提取出對(duì)模型預(yù)測(cè)重要的特征，效果明顯！
注意調(diào)整參數(shù)：
- 可以適當(dāng)增加Transformer編碼器層數(shù)和隱藏層的維度、多頭注意力頭數(shù)，微調(diào)學(xué)習(xí)率；
- 調(diào)整BiGRU層數(shù)和每層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，增加更多的 epoch （注意防止過(guò)擬合）
- 可以改變滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度（設(shè)置合適的窗口長(zhǎng)度）
5 模型評(píng)估與可視化
5.1 結(jié)果可視化
5.2 模型評(píng)估
5.3 特征可視化
點(diǎn)擊下載：原文完整數(shù)據(jù)、Python代碼
