Transformer做电火花穿透预测

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，常用于自然语言处理任务。但是，它也可以应用于其他领域，如电火花穿透预测。

在电火花穿透预测中，Transformer可以用于建立一个序列到序列（seq2seq）模型，其中输入序列是电火花的特征向量序列，输出序列是每个时间步的穿透概率。通过训练这个模型，我们可以预测电火花在未来的时间步中是否会穿透。

需要注意的是，为了让Transformer适用于电火花穿透预测，我们需要对其进行一些修改。例如，我们需要将输入序列中的每个特征向量与其对应的时间步信息进行拼接，以便Transformer能够学习到时间信息。此外，我们还需要对输出序列进行一些后处理，以确保输出值在0到1之间。