transformer提出的时间
时间: 2024-06-07 15:04:45 浏览: 12
Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络模型,由 Vaswani 等人在 2017 年提出。它是用于自然语言处理领域中的机器翻译任务,取代了传统的循环神经网络模型,并在多个 NLP 任务上取得了优异的效果。Transformer 可以同时处理输入序列和输出序列,而且在每个位置上不需要像循环神经网络一样进行顺序计算,因此可以并行计算,大大提高了训练速度和效果。
相关问题
transformer提出时间
Transformer最早于2017年由Google机器翻译团队提出,在《Attention Is All You Need》一文中。 该模型完全取代了以往的RNN和CNN结构,采用了由Transformer堆叠的方式构建模型。Transformer在自然语言处理领域取得了惊人的效果。随后,它也被引入到计算机视觉领域,首次被用于目标检测任务,如ECCV2020中的《End-to-End Object Detection with Transformers》。之后,VIT模型完全抛弃了CNN,使用Transformer来实现图像分类任务。
总结起来,Transformer提出于2017年,并在NLP领域取得了突出的成果。之后,它也在计算机视觉领域得到了广泛应用。
Transformer 时间序列预测
Transformer在时间序列预测中的应用是由于其在序列建模方面的强大能力。时间序列数据与文本序列不同,具有自相关性、周期性以及长期预测任务等特点,这给Transformer在时间序列预测中带来了新的挑战。因此,针对时间序列任务,研究者们进行了一系列的改进和探索。
其中,有一篇论文《Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting》,提出了一种基于Transformer的时间序列预测模型。该模型通过融合多个时间尺度的信息,实现了对时间序列的多时间跨度预测,并且具有可解释性。
另一篇论文《Informer: Beyond efficient transformer for long sequence timeseries forecasting》,提出了一种超越传统Transformer的高效时间序列预测模型。该模型通过引入自适应长度掩码和全局注意力机制,针对长序列时间序列预测任务进行了优化。
此外,还有一种名为FEDformer的模型,它将Transformer与季节性-趋势分解方法相结合。传统的Transformer在预测每个时间点时独立进行注意力预测,可能会忽略时间序列的整体属性。为了解决这个问题,FEDformer采用了两种方法,一种是在基础的Transformer中引入季节性-趋势分解,另一种是在频域使用傅里叶变换结合Transformer,从而更好地学习全局信息。
综上所述,Transformer在时间序列预测中有多种应用方法,包括融合多时间尺度信息、自适应长度掩码和全局注意力机制等。这些方法的提出旨在提高Transformer在时间序列预测任务中的性能和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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