transformer时空实战

基Transformer的时空实践主要涉及将Transformer应用于处理时空数据，如点云视频或序列数据。这种方法利用Transformer的自注意力机制和多头注意力机制来捕捉时空关系和上下文信息。通过将时空数据转换为序列数据的形式，可以将Transformer应用于时空任务，如动作识别、行为预测和视频生成等。最近，研究人员已经提出了一些基于Transformer的时空模型，如P4Transformer和Vision Transformer（ViT）。P4Transformer是第一个将Transformer用于时空点云处理的方法，而ViT则是将Transformer应用于图像序列的纯Transformer模型。

在时空实践中，Transformer的优势在于其能够对全局上下文进行建模，并且可以处理变长的时空序列。相比传统的CNN或RNN模型，Transformer在时空任务中显示出了竞争力的表现。它具有较强的表达能力和可解释性，并且可以处理长距离依赖关系。

然而，基于Transformer的时空模型仍然存在一些挑战和限制。例如，由于时空数据的维度较高，模型的计算和存储开销较大。此外，Transformer在处理时空数据时可能会受到长距离依赖关系的限制。因此，研究者们正在不断探索更加高效和有效的Transformer模型，以及适用于时空数据的注意力机制。