transformer用来预测什么的?
时间: 2024-09-04 15:02:34 浏览: 44
transformer通道预测.zip
Transformer是一种深度学习模型,最初由Google在2017年提出的,主要用于自然语言处理任务,特别是序列到序列(Seq2Seq)的学习,比如机器翻译、文本摘要、文本生成等。它通过自注意力机制(Self-Attention)替代了传统的RNN(循环神经网络)中的递归结构,能够并行计算输入序列的不同部分之间的依赖关系,极大地提高了处理长距离依赖的能力。
在预测方面,Transformer可以预测给定输入序列的概率分布,如单词级别的下一个词是什么、文本的情感倾向、文档的主题分类等。它的Transformer Encoder通常用于编码上下文信息,而Transformer Decoder则基于编码结果进行解码,生成目标序列。
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