时空tranaformer

时空Transformer是一种基于Transformer模型的扩展，用于处理时空数据。传统的Transformer模型主要用于自然语言处理任务，但时空Transformer可以处理包括视频、时间序列和地理数据等时空领域的任务。

时空Transformer在处理时空数据时，考虑了数据中的时间和空间维度。它通过引入时间和空间嵌入，将时空数据转换为向量表示。然后，利用多头自注意力机制，模型能够对不同时间步和空间位置之间的关系进行建模。最后，通过前馈神经网络层，模型能够输出预测结果或生成新的时空数据。

时空Transformer在视频分析、行为识别、交通预测等任务中取得了很好的效果。它能够捕捉到时空数据中的长期依赖关系，并且在处理大规模数据时具备较高的并行计算能力。

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