近一两年，注意力模型（Attention Model）是深度学习领域最受瞩目的新星，用来处理与序列相关的数据，特别是2017年Google提出后，模型成效、复杂度又取得了更大的进展。以金融业为例，客户的行为代表一连串的序列，但要从串行化的客户历程数据去萃取信息是非常困难的，如果能够将self-attention的概念应用在客户历程并拆解分析，就能探索客户潜在行为背后无限的商机。然而，笔者从Atte

目录 往期精彩内容： 前言 模型整体结构 1 变分模态分解VMD的Python示例 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 故障VMD分解可视化 2.3 故障数据的VMD分解预处理 3 基于VMD-CNN-BiGRU-Attenion的轴承故障诊断分类 3.1 定义VMD-CNN-BiGRU-Attenion分类网络模型 3.2 设置参数，训练模型 3.3 模型