transformer 时间序列

Transformer 可以用于时间序列预测任务，其中应用了 self-attention 机制。在时间序列预测中，模型输入是一系列历史观测值，输出是一系列未来预测值。具体来说，在每个时间步，模型会将当前时刻的历史观测值作为查询向量，用 self-attention 机制计算出与之相关的历史观测值的加权和作为当前时刻的表示向量，然后再用该向量预测未来时刻的值。

相比传统的基于循环神经网络（RNN）的时间序列预测方法，Transformer 的优点在于可以并行计算，因此可以更快地训练模型。此外，Transformer 还可以处理变长序列，因为它没有像 RNN 那样需要考虑序列的顺序。

相关问题

Transformer 时间序列

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初被用于自然语言处理任务中。由于其优秀的序列建模能力，Transformer也被应用于时间序列预测任务中。时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据点，例如股票价格、气温等。在时间序列预测任务中，我们需要根据已有的时间序列数据来预测未来的数据点。Transformer通过自注意力机制可以学习到序列中不同位置之间的依赖关系，从而更好地进行时间序列预测。同时，由于时间序列具有自相关性或周期性等特点，业内也出现了一批针对时间序列任务的Transformer改造，例如引用中提到的FEDformer。

Transformer时间序列

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初被用于自然语言处理任务中。由于其优秀的序列建模能力，Transformer也被应用于时间序列预测任务中。在时间序列预测中，Transformer可以通过对历史数据的学习来预测未来的数据。但是，时间序列数据与文本序列数据有很多不同之处，例如具有自相关性或周期性等特点，这些特点给Transformer在时间序列预测中的应用带来了新的挑战。因此，业内出现了一批针对时间序列任务的Transformer改造，例如引用中提到的FEDformer。这些改造可以帮助Transformer更好地学习时间序列数据的特点，提高时间序列预测的准确性。