transformer预测

Transformer是一种基于self-attention机制的神经网络模型，常用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成等。在预测阶段，Transformer模型会将输入序列通过一系列的encoder层，将文本序列转换成一系列的特征向量表示。然后，将特征向量表示输入到decoder层进行解码，生成目标序列。在预测时，我们首先将输入序列输入到encoder层，得到一个特征向量表示。然后，我们将该特征向量作为decoder层的初始输入，并使用beam search或者greedy search算法进行解码，得到目标序列。在beam search算法中，我们会维护一个beam_size大小的候选序列列表，每一步生成新的token时，将候选序列扩展，保留概率最高的beam_size个序列，直到生成完整的目标序列。在greedy search算法中，我们每次选择概率最高的token作为下一步的输入，直到生成完整的目标序列。

相关问题

transformer 预测

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，常用于序列到序列的任务，例如机器翻译、摘要生成等。在预测时，Transformer模型首先将输入序列编码为一系列向量表示，然后将这些向量输入到多层注意力机制中，以捕捉输入序列中的上下文信息。最后，模型通过softmax函数将这些向量转换为概率分布，从而输出预测结果。在训练过程中，模型会根据目标输出和预测输出之间的误差进行反向传播，以更新模型参数，提高模型的性能。

Transformer预测模型

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- *1* *2* *3* [TensorFlow搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/126596555)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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