transformer训练时间序列类数据

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，目前关于时间序列的预训练Transformer的研究还比较有限，主要集中在时间序列分类上。因此，如何为时间序列中的不同任务开发合适的预训练Transformer模型仍然需要进一步的研究。引用\[3\]提到了时间序列Transformer的主要发展，包括对Transformer的网络修改和应用领域的改进。对于网络修改，研究人员对Transformer的模块和架构进行了改进，以优化时间序列建模的性能。对于应用程序，Transformer被用于流行的时间序列任务，如预测、异常检测和分类。然而，对于如何有效地使用Transformer进行时间序列建模，还需要进行更多的实证研究和探索。因此，目前关于Transformer训练时间序列类数据的具体方法和技巧还需要进一步的研究和发展。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【时序】应用于时间序列的 Transformer 综述论文笔记](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/123934205)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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