Cross transformer

Cross transformer是一种用于解决多元时间序列问题的模型，它是在传统的Transformer模型基础上进行改进的。传统的Transformer主要通过时间维度attention来建立时序上的关系，但在处理多元时间序列预测时会缺乏对不同变量之间关系的刻画。Cross transformer在时间维度和变量维度上都引入了attention机制，以填补这个空白。特别是在变量维度上，Cross transformer提出了一种高效的路由attention机制。通过这些改进，Cross transformer能够更好地对多元时间序列数据进行建模和预测。

相关问题

cross transformer

Cross Transformer是一种用于解决多元时间序列问题的模型，它在处理变量关系时引入了时间维度和变量维度两阶段的attention机制。传统的Transformer模型更多关注如何通过时间维度attention建立时序上的关系，而缺少对不同变量关系之间的刻画。Cross Transformer通过引入变量维度的attention，提出了一种高效的路由attention机制，填补了这个空白。

cross attention transformer

交叉注意力变换器（Cross-Attention Transformer）是一种变换器模型的扩展，用于在自然语言处理任务中处理跨序列的关系。在传统的自注意力变换器（Self-Attention Transformer）中，每个序列中的位置只与该序列内的其他位置相关，而交叉注意力变换器允许不同序列之间的交互。

在交叉注意力变换器中，有两个输入序列A和B。对于输入序列A中的每个位置，模型会通过计算其与序列B中每个位置的注意力分数来获取跨序列的信息。这样，模型可以根据输入序列B中的相关信息对输入序列A进行编码，并将这些信息融合到后续的计算中。

交叉注意力变换器在机器翻译、文本对齐和问答等任务中得到了广泛应用。它可以帮助模型捕捉输入序列之间的语义和语法关系，从而提高模型在复杂任务上的性能。