SCI一区 | Matlab实现BES-TCN-BiGRU-Attention秃鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测 目录SCI一区 | Matlab实现BES-TCN-BiGRU-Attention秃鹰算法优

基于注意力的Transformer网络被广泛用于序列建模任务，包括语言建模和机器翻译。为了提高性能，模型通常通过增加隐藏层的维度来扩展，或者通过堆叠更多的Transformer块来扩展。例如，T5使用65K的隐藏层参数，GPT-3使用96个