informer之解码器的输入过程详细解释

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informer之解码器的输入过程详细解释

2024-07-13 00:17| 来源: 网络整理| 查看: 265

解码器的输入过程详细解释

解码器的输入过程与编码器有一些相似之处，但也有其特定的特点和处理步骤。以下是详细的解码器输入过程的解释：

1. 输入数据处理

首先，解码器接收来自编码器的输出特征，通常这些特征已经过卷积、注意力机制和蒸馏等处理，具有较高的特征表示能力。解码器的任务是将这些高层次的特征转换为目标输出。

2. 1x3 卷积层（Conv1d）

作用：与编码器的1x3卷积层相似，主要用于进一步提取和压缩特征。

具体过程：

使用1x3的卷积核对输入特征进行卷积操作。这一操作考虑当前时间点及其前后各一个时间点的数据，生成新的特征表示。输出特征维度保持不变，但特征表示更加精炼。

公式： Conv1d ( x ) = ∑ i = − 1 1 w i ⋅ x t + i \text{Conv1d}(x) = \sum_{i=-1}^{1} w_i \cdot x_{t+i} Conv1d(x)=i=−1∑1wi⋅xt+i 其中， x x x 是输入特征， w w w 是卷积核权重， t t t 是时间步。

3. 嵌入层（Embedding Layer）作用：将输入特征转换为高维向量表示，方便后续的注意力机制处理。维度：嵌入维度为 d = 512 d = 512 d=512，即每个时间点的数据被转换为512维的向量。目的：增加数据的表达能力，使其更适合注意力机制和解码器中的处理步骤。具体步骤

数据预处理：

解码器输入通常是从编码器输出的特征序列，假设其长度为N，特征维度为512。

1x3 Conv1d 层处理：

将输入特征通过1x3的卷积核进行卷积操作，生成新的特征表示。例如，对于时间点t，卷积操作考虑了 t − 1 , t , t + 1 t-1, t, t+1 t−1,t,t+1 三个时间点的数据，产生一个新的特征值。

嵌入层处理：

将卷积后的特征表示转换为高维向量。每个时间点的特征被映射到一个512维的向量空间。这一步使用了嵌入矩阵，将每个时间点的特征表示映射为一个高维度的嵌入向量。具体实例

假设输入数据是一个长度为10的时间序列数据，表示从编码器输出的特征序列：

[ v 1 , v 2 , v 3 , v 4 , v 5 , v 6 , v 7 , v 8 , v 9 , v 10 ] [v_1, v_2, v_3, v_4, v_5, v_6, v_7, v_8, v_9, v_{10}] [v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9,v10]

1x3 Conv1d 层处理：

输入特征维度： 10 , 512 10, 512 10,512。使用1x3的卷积核对每个时间点及其前后各一个时间点进行卷积操作。输出特征维度： 10 , 512 10, 512 10,512。

嵌入层处理：

将卷积后的每个特征值映射到一个512维的向量。例如，假设卷积后的一组特征值为： [ v 1 ′ , v 2 ′ , v 3 ′ , v 4 ′ , v 5 ′ , v 6 ′ , v 7 ′ , v 8 ′ , v 9 ′ , v 10 ′ ] [v'_1, v'_2, v'_3, v'_4, v'_5, v'_6, v'_7, v'_8, v'_9, v'_{10}] [v1′,v2′,v3′,v4′,v5′,v6′,v7′,v8′,v9′,v10′]，那么每个值将通过嵌入矩阵映射为一个512维向量。小结

通过1x3 Conv1d层和嵌入层，解码器的输入特征被进一步提取和转换为高维度的向量表示，这些表示更适合后续的注意力机制和解码器中的处理步骤。这个过程通过局部卷积和高维嵌入来增强输入特征的表示能力，从而使模型能够更好地捕捉和利用序列中的模式和依赖关系。

接下来，我们将详细解释解码器中的掩码稀疏注意力块（Masked ProbSparse Block）以及其具体实现步骤和功能。

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