glassoformer：用于故障后电网电压预测的查询稀疏Transformer
机器学习
2022-01-25 v1 信号处理
摘要
我们提出 GLassoformer，一种新颖高效的 Transformer 架构，利用组 Lasso 正则化减少标准自注意力机制的查询数量。由于查询被稀疏化，GLassoformer 比标准 Transformer 计算更高效。在电网故障后电压预测任务上，GLassoformer 在精度与稳定性方面均显著优于许多现有基准算法。
引用
@article{arxiv.2201.09145,
title = {glassoformer: a query-sparse transformer for post-fault power grid voltage prediction},
author = {Yunling Zheng and Carson Hu and Guang Lin and Meng Yue and Bao Wang and Jack Xin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09145},
year = {2022}
}