transformer运用到时间序列分类中的实例

一个实例可以是使用Transformer模型进行股票价格预测。在此应用中，可以将股票价格数据作为时间序列数据输入到Transformer模型中。该模型可以学习市场趋势、交易活动和其他相关因素对股票价格变化的影响。同时，该模型还可以使用时间序列数据中的先前信息，进行精确的股票价格预测。由于Transformer模型是一种强大的神经网络模型，它可以从时间序列数据中抽取有用的特征，并在不需要手动进行特征工程的情况下进行股票价格预测。因此，该模型是一种有效的时间序列分类工具，可以帮助投资者更好地理解市场变化，做出更明智的投资决策。