transformer 因子组合
时间: 2023-12-29 18:26:33 浏览: 33
根据提供的引用内容,Transformer中的因子组合是指通过自注意力机制将输入序列中的不同位置的词向量进行交互和组合,以获取全局上下文信息。Transformer模型中的自注意力机制允许每个词向量与所有其他词向量进行交互,从而捕捉到输入序列中的全局依赖关系。
具体来说,Transformer模型中的自注意力机制通过计算注意力权重来确定每个词向量与其他词向量的交互程度。这些注意力权重表示了每个词向量对其他词向量的重要性。通过将注意力权重与对应的词向量进行加权求和,可以得到每个词向量的上下文表示,即将每个词向量与其他词向量进行了因子组合。
通过因子组合,Transformer模型能够在不同位置的词向量之间建立长距离的依赖关系,从而更好地捕捉到输入序列中的语义信息。这种因子组合的方式使得Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了很大的成功。
相关问题
transformer组合模型
引用中提到,Transformer是一种NLP经典模型,它使用了Self-Attention机制,不采用RNN和LSTM的顺序结构,使得模型可以并行化训练,并且能够拥有全局信息。而引用中提到,有一篇关于Transformer模型的最新动向的文章,集中探讨了Transformer新模型对自注意力机制的改进,并对这些模型进行了比较。综合这两个引用的内容,可以理解为Transformer组合模型是在经典的Transformer基础上进行改进和优化的模型,以提升自注意力机制的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [transformer理解](https://blog.csdn.net/qq_22613769/article/details/108316885)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [17种transformers](https://blog.csdn.net/weixin_32759777/article/details/108720137)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
transformer多因子选股
引用中提到,Bert的效果好是因为它基于最新的模型transformer的encoder。Transformer是一个自注意力的模型,类似于CNN的多个卷积核,可以学习文本中的多个特征。另外,Transformer是并行架构,相比于递归训练的RNN更快速。
引用中提到,通过对评论、新闻、公众号等内容的爬取,并借助模型得到个股相应的情感分数,可以得到一个预警的因子。同时,还可以分析大众对个股情绪的变化,看看是否对股价的变化有着一定的预测作用。
综上所述,使用transformer进行多因子选股的方法可以是结合文本数据中的情感分析和个股情绪的变化来进行股票的预测和选取。
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