transformer预测连续值

如果要使用 Transformer 模型进行预测连续值，可以将其转化为一个回归问题。具体而言，可以将输入序列作为 Transformer 模型的输入，经过多个 Transformer 层进行编码，然后将最后一个 Transformer 层的输出传递给一个全连接层，输出一个连续值作为预测结果。

需要注意的是，为了在训练过程中引入连续值的概念，可以使用均方误差（Mean Squared Error）作为损失函数，它可以度量预测值与真实值之间的平均误差。在训练过程中，使用梯度下降等优化算法最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性。

在实际应用中，可以将 Transformer 模型应用于时间序列预测、股票价格预测等连续值预测任务。