一维transformer分类

一维Transformer分类是指使用Transformer模型对一维序列数据进行分类任务。与传统的基于卷积神经网络的分类模型相比，一维Transformer分类模型可以更好地捕捉序列中的长程依赖关系，从而提高分类准确率。

一维Transformer分类模型的输入是一个一维序列，例如文本中的单词序列或者时间序列。模型首先将输入序列进行嵌入，然后通过多层Transformer编码器进行特征提取，最后使用全连接层将提取的特征映射到分类标签空间。

与传统的Transformer模型相比，一维Transformer分类模型通常会在编码器中使用卷积层来加速计算，并且在输出层使用softmax函数进行分类。