Transformer Network

Transformer网络是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的深度学习模型。它由Google的研究人员在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了显著的突破。

Transformer网络的核心思想是使用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer网络能够并行计算，加快了训练速度。

Transformer网络由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列映射为一系列高维向量表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。

在编码器和解码器中，Transformer网络使用多层的自注意力机制和前馈神经网络层。自注意力机制允许模型在计算每个位置的表示时，同时考虑到输入序列中其他位置的信息。前馈神经网络层则对每个位置的表示进行非线性变换。

除了自注意力机制和前馈神经网络层，Transformer网络还引入了残差连接和层归一化来加强模型的训练和表示能力。残差连接允许信息在网络中直接传递，避免了梯度消失的问题。层归一化则对每个层的输出进行归一化，有助于加速训练和提高模型的泛化能力。

总结一下，Transformer网络是一种基于自注意力机制的深度学习模型，用于处理序列到序列的任务。它在机器翻译等任务上取得了很好的效果，并且具有并行计算的优势。

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变压器网络，是一个将输入和输出之间进行转换的神经网络模型。它使用自注意力机制来计算输入序列中每个元素与其他元素的相关性，并将其编码为一个向量，然后将其解码为目标序列。变压器网络被广泛用于自然语言处理和其他序列模型任务中。

Temporal Transformer Network

Temporal Transformer Network是一种基于Transformer机器的网络架构，用于处理时间序列数据。它考虑了交通的周期性，并使用时间编码将每个时间步的星期几和时间转换为one-hot编码。然后，这些编码被输入到全连接层中。该网络还学习了输入数据上时间随机游动的分布，以模拟动态系统。此外，Temporal Transformer Network还配备了一种上下文生成方案，用于对节点和边进行动态操作。这个网络的时间复杂度为O(T^2 N^2)，其中T代表时间步的数量，N代表节点的数量。