transformer 信号分类

Transformer信号分类是指使用Transformer模型对输入的信号进行分类。通常情况下，输入的信号是一系列数据点，可以是图像、语音、文本等。

在Transformer模型中，输入信号首先被分为一些序列，然后通过一系列的自注意力层和前馈神经网络层进行处理，最终通过softmax函数输出每个类别的概率分布。

在实际应用中，Transformer信号分类可以用于图像分类、语音情感识别、文本分类等领域。