transformer单步预测

Transformer的单步预测是指在时序数据中，模型根据已知的历史数据预测下一个时间步的数值。在股票价格预测任务中，单步预测即为根据过去的股票价格数据预测未来一个时间点的股票价格。单步预测可以通过Transformer模型中的Decoder部分来实现。在Decoder中，模型会将已知的历史数据作为输入，并通过多个注意力机制和前馈神经网络进行处理，最后输出预测结果。通过不断迭代这个过程，可以逐步预测未来的股票价格。引用中的文章详细解读与预测实例记录部分提供了关于Transformer单步预测的更多细节和实例记录，可以参考该部分内容来了解更多相关信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【python量化】将Transformer模型用于股票价格预测](https://blog.csdn.net/xff123456_/article/details/123898259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Transformer详细解读与预测实例记录](https://blog.csdn.net/hhhmonkey/article/details/124050288)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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