transformer提出的时间

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模型时间序列

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于处理自然语言处理任务，如机器翻译和文本分类等。对于时间序列数据，尤其是序列到序列（seq2seq）的问题，比如预测股票价格、语音识别或视频理解，Transformer可以直接应用。

在处理时间序列时，Transformer通常会通过以下几个步骤操作：
1. **位置编码**：为了保留序列的顺序信息，因为原始的Transformer设计不考虑时间顺序，会添加位置编码到输入的词嵌入中。
2. **多层自注意力模块**：每个Transformer层包含一个多头自注意力模块，这个模块可以同时关注输入序列的所有位置，捕捉长期依赖。
3. **前馈神经网络（FFN）**：用于捕获非线性和局部特征，FFN接在自注意力模块之后。
4. **残差连接**：允许信息直接从输入传递到输出，帮助梯度传播。
5. **批归一化和dropout**：增强模型的稳定性和泛化能力。

尽管Transformer模型本身并不专为固定步长的时间序列设计，但通过一些技巧，如使用卷积或循环结构结合Transformer（如ConvTransformer或Reformer），也可以适应处理变长时间序列。