Transformer与LSTM怎么结合

将Transformer和LSTM结合可以充分利用它们各自的优势，实现更好的时序预测性能。下面是一种可能的结合方式：

1. Transformer作为特征提取器：将时序数据输入Transformer模型中，通过自注意力机制和多头注意力机制，Transformer能够有效地捕捉序列中的长距离依赖关系和全局上下文信息。因此，可以将Transformer作为特征提取器，将其编码器部分用于提取时序数据的高级特征表示。

2. LSTM作为序列建模器：将Transformer编码器输出的特征序列输入到LSTM中，利用LSTM的记忆单元来建模时序数据中的短期和长期依赖关系。LSTM可以更好地处理时序数据中的动态模式和序列变化。

3. 双向结合：可以将Transformer和LSTM进行双向结合，即将时序数据分别输入到Transformer和LSTM中，并将它们的输出进行融合。这样可以充分利用Transformer对全局上下文的建模能力和LSTM对短期依赖关系的建模能力。

4. 多层结构：可以在Transformer和LSTM之间添加多个层，以进一步增强模型的表示能力。例如，可以堆叠多个Transformer编码器层和多个LSTM层，以提高模型的深度和复杂度。

5. 损失函数设计：为了训练这个结合模型，可以使用适当的损失函数，如均方误差（MSE）或交叉熵损失，来最小化预测输出与真实标签之间的差异。

这种Transformer和LSTM的结合方式可以提高时序预测的性能，充分利用它们在特征提取和序列建模方面的优势。然而，具体的结合方式和网络架构还需要根据具体任务和数据集进行调整和优化。