【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于序列数据处理，尤其涉及一种基于随机麦克劳林特征注意力的可解释序列模型构建方法及系统。
技术介绍
1、在当前信息时代，序列数据处理已成为许多领域中至关重要的任务，例如自然语言处理、时间序列分析、基因组学和金融预测等。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的序列模型如循环神经网络(rnn)和注意力机制(attention mechanism)已成为处理序列数据的主流方法之一。注意力机制在处理序列数据时能够有效地对序列中不同部分进行加权，从而使得模型能够更好地关注于关键信息，提高了模型的性能和可解释性。然而，目前基于注意力的序列模型在实际应用中仍存在一些挑战和不足之处。首先，传统的注意力机制往往依赖于固定的特征表示，忽略了数据中的非线性结构和高阶关联，导致模型的表达能力受限，难以捕捉到数据中的更深层次的特征信息。其次，注意力机制通常需要计算所有序列元素之间的相似度，导致计算复杂度高，尤其是对于长序列数据而言，计算开销较大，限制了模型的扩展性和实用性。此外，现有的注意力机制在处理长序列数据时容易出现信息丢失和模型不稳定等问题，影响了...
【技术保护点】
1.一种基于随机麦克劳林特征注意力的可解释序列模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于随机麦克劳林特征注意力的可解释序列模型构建方法，其特征在于，所述随机麦克劳林特征是一种基于随机特征核方法的技术，数学定义：为输入向量，为一个随机特征映射，其中d和D为向量维度，Z(·)满足条件<Z(x),Z(y)>≈K(x,y)＝f(<x,y>)，其中K(x,y)为点积核函数，基于麦克劳林展开的随机特征映射Z(·)的计算方法如下：
3.根据权利要求1所述的基于随机麦克劳林特征注意力的可解释序列模型构建方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于随机麦克劳林特征注意力的可解释序列模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于随机麦克劳林特征注意力的可解释序列模型构建方法，其特征在于，所述随机麦克劳林特征是一种基于随机特征核方法的技术，数学定义：为输入向量，为一个随机特征映射，其中d和d为向量维度，z(·)满足条件<z(x),z(y)>≈k(x,y)＝f(<x,y>)，其中k(x,y)为点积核函数，基于麦克劳林展开的随机特征映射z(·)的计算方法如下：
3.根据权利要求1所述的基于随机麦克劳林特征注意力的可解释序列模型构建方法，其特征在于，所述基于麦克劳林展开的随机特征方法，随机麦克劳林特征使用随机特征近似点积核f(<x,y>)＝k(x,y)≈<z(x),z(y)>,将f(<x,y>)＝exp(<x,y>)应用到注意力计算公式中得到：
4.根据权利要求1所述的基于随机麦克劳林特征注意力的可解释序列模型构建方法，其特征在于，所述序列模型的特征重要性解释，假设模型基于注意力分数at对嵌入向量e...
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