transformer怎么预测

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它可以用于序列到序列的任务，例如机器翻译和时间序列预测。在时间序列预测中，Transformer可以通过将历史时间步骤作为输入来预测未来时间步骤。具体来说，它使用经过训练的模型来预测未见序列，其中模型的输入是历史时间步骤，输出是未来时间步骤的预测值。在预测过程中，模型使用带阈值的预定采样器来生成预测值。这个预定采样器会在前24个时间戳中只使用真实输入，而在后面的时间戳中则使用模型的预测值。通过这种方式，Transformer可以对未来时间步骤进行合理的预测。

相关问题

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Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，可以用于自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、摘要生成等。在预测任务中，Transformer模型可以接受输入文本序列，并输出对该序列的预测结果。

例如，对于文本分类任务，输入文本经过Transformer模型的编码器部分得到一个固定长度的表示，然后通过全连接层将其映射到对应的类别。对于机器翻译任务，Transformer模型可以将源语言句子编码成一个固定长度的向量，并通过解码器部分生成目标语言的翻译结果。

在进行预测任务时，可以使用训练好的Transformer模型对新的输入文本进行预测，输出对应的结果。预测过程中，需要将输入文本进行与训练时相同的预处理操作，如分词、编码等。

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Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，常用于序列到序列的任务，例如机器翻译、摘要生成等。在预测时，Transformer模型首先将输入序列编码为一系列向量表示，然后将这些向量输入到多层注意力机制中，以捕捉输入序列中的上下文信息。最后，模型通过softmax函数将这些向量转换为概率分布，从而输出预测结果。在训练过程中，模型会根据目标输出和预测输出之间的误差进行反向传播，以更新模型参数，提高模型的性能。