transformer 进行预测 和 视觉transformer 的异同点

针对transformer进行预测和视觉transformer之间的异同点，我引用了以下参考内容：

引用提到了使用LogSparse策略的Transformer模型进行预测的实验结果。
引用介绍了增强局部性的Transformer模型和打破内存限制的LogSparse Transformer模型。
引用介绍了一篇发表在NeurIPS上的文章，标题为《Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting》，该文章使用了改进的Transformer模型进行时间序列预测。

根据以上引用内容，我将回答您的问题：
Transformer模型是一种用于处理序列数据的神经网络模型，可以用于预测和视觉任务。对于预测任务，包括时间序列预测，在文章中使用了改进的Transformer模型进行预测。而视觉Transformer则是针对图像处理任务而设计的特定变种。

异同点如下：
1. 目标任务不同：Transformer进行预测的目标任务主要是时间序列预测，而视觉Transformer主要用于图像处理任务。
2. 模型结构差异：视觉Transformer通常采用了一些针对图像处理的特殊结构，例如图像的分割、融合和注意力机制的设计等，以更好地处理图像数据特点。而预测任务中使用的Transformer模型可能更加关注序列数据的模式和趋势。
3. 应用场景不同：预测任务的Transformer可以应用于各种需要对序列数据进行预测的场景，例如股票价格预测、天气预测等。而视觉Transformer则更适用于图像分类、目标检测和图像生成等视觉任务。

总结起来，Transformer模型可以用于预测任务和视觉任务，但应用于不同的问题领域和具体任务时，其结构和设计上可能存在一些差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于改进的Transformer模型针对时间序列数据进行预测](https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/122677997)[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%"]
[ .reference_list ]