transformer做回归分析

Transformer可以用于回归分析。Transformer是一种Seq2seq模型，主要用于处理序列到序列的任务，例如机器翻译。在回归分析中，Transformer可以通过输入一个序列数据，预测一个连续值的输出。通过使用Encoder-Decoder结构以及自注意力机制，Transformer能够对序列中的关系进行建模，从而对输入序列进行回归分析。具体地说，Encoder将输入序列进行编码，然后Decoder生成与输入序列对应的输出序列。在这个过程中，Transformer能够捕捉到输入序列的长期依赖关系，并根据这些关系进行回归分析。所以，Transformer可以用于回归分析，并且在处理序列数据时取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [李宏毅《深度学习》- Transformer](https://blog.csdn.net/kkm09/article/details/120910020)[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: 100%"]
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