一维transformer 分类

一维 transformer 是一种序列分类模型，其中用于分类的输入是一个一维序列。

它主要由两个部分组成：

1. 编码器：输入一维序列并将其编码为一个固定长度的向量表示。

2. 分类器：接受编码器输出的向量并输出分类结果。

一维 transformer 可以用于解决各种一维序列分类任务，例如文本分类、语音分类、生物序列分类等。它通常具有良好的性能，并且能够适应序列长度的变化。

相关问题

一维transformer分类

一维Transformer分类是指使用Transformer模型对一维序列数据进行分类任务。与传统的基于卷积神经网络的分类模型相比，一维Transformer分类模型可以更好地捕捉序列中的长程依赖关系，从而提高分类准确率。

一维Transformer分类模型的输入是一个一维序列，例如文本中的单词序列或者时间序列。模型首先将输入序列进行嵌入，然后通过多层Transformer编码器进行特征提取，最后使用全连接层将提取的特征映射到分类标签空间。

与传统的Transformer模型相比，一维Transformer分类模型通常会在编码器中使用卷积层来加速计算，并且在输出层使用softmax函数进行分类。

一维transformer 分类 代码

以下是使用PyTorch实现的一维Transformer分类器的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads, num_classes, dropout_prob):
        super(TransformerClassifier, self).__init__()
        self.encoder = TransformerEncoder(input_size, hidden_size, num_layers, num_heads, dropout_prob)
        self.classifier = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
        
    def forward(self, inputs):
        x = self.encoder(inputs)
        x = x.mean(dim=1) # 将序列的特征沿着时间维度求平均值
        logits = self.classifier(x)
        return logits

这个代码实现了一个简单的一维Transformer分类器，包括一个TransformerEncoder和一个全连接分类器。在forward方法中，输入序列被输入到TransformerEncoder中进行编码，然后将所有时间步的特征沿着时间维度求平均值，最后通过全连接分类器进行分类。