transformer时序预测

Transformer模型在时序预测任务中的应用已经得到了广泛的研究和探索。一篇发表在NeurIPS上的文章《Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting》提出了一种改进的Transformer模型，用于处理时序预测任务[1]。该模型在Transformer的基础上改进了Attention的计算方式，以适应时序数据，并提出了一种解决Transformer拓展性差问题的算法：ConvTrans[3]。这篇文章的GitHub链接提供了基于PyTorch的具体实现[2]。通过这些改进，Transformer模型在时序预测任务中取得了更好的性能和效果。

相关问题

transformer 时序预测

Transformer是一种用于时序预测的模型，在NeurIPS 2019的论文《Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting》中进行了详细介绍。这篇论文提出了一种改进的Attention计算方式，以适应时序数据，并引入了一种名为ConvTrans的算法来解决Transformer的拓展性问题。该论文给出了基于PyTorch的具体实现。

Transformer模型的发展历史可以追溯到其原始论文，该论文详细介绍了Transformer的细节和原理。对于深入理解Transformer及其源码解读，您可以参考一些相关论文和资料，其中包括Transformer论文链接和Informer论文链接。

总结来说，Transformer是一种用于时序预测的模型，在NeurIPS 2019论文中进行了改进，并提出了一种解决拓展性问题的算法。关于Transformer的细节和原理，您可以参考相关的论文和资料。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【时间序列】Transformer for TimeSeries时序预测算法详解](https://blog.csdn.net/weixin_64338372/article/details/129865637)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [学习笔记：基于Transformer的时间序列预测模型](https://blog.csdn.net/xxt228/article/details/128754364)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

transformer时序预测matlab

Transformer模型最初是由Google团队在自然语言处理领域提出的，但其原理可以扩展到序列预测任务，包括时间序列数据。在MATLAB中，要实现Transformer模型进行时序预测，你需要使用深度学习库，比如Deep Learning Toolbox或者一些第三方库如TensorLy和Torch。

以下是一个简化的步骤：

1. **安装必要的工具**：
首先确保你已经在MATLAB中安装了Deep Learning Toolbox（如果还没有，需要购买并激活）。

2. **导入数据**：
将时间序列数据读入MATLAB，可能需要预处理成适合Transformer模型的输入格式，例如按批次、填充或截断序列。

3. **构建Transformer模型**：
使用`deepLearnNetwork`函数创建Transformer结构，包括嵌入层、多头自注意力层、前馈神经网络层以及点积注意力后的输出层。

inputSize = length(yourSequence);
outputSize = ...; % 根据具体任务定义
numLayers = ...;
numHeads = ...;
hiddenSize = ...;

% 创建Transformer模型
net = deepLearnNetwork(inputSize, outputSize, 'Sequence', true, ...
    'Layout', 'NTC', ... % N=Batch, T=Time steps, C=Channels
    'Type', 'transformer', 'NumLayers', numLayers, ...
    'NumAttentionHeads', numHeads, ...
    'HiddenLayerSize', hiddenSize, ...
    'OutputLayer', 'linear');

4. **编译并训练**：
设置优化器（如Adam），损失函数（如均方误差），然后用`trainNetwork`函数训练模型。

options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', epochs, 'MiniBatchSize', batch_size, 'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(trainData, net, options);

5. **预测和评估**：
对测试数据执行预测，并计算预测结果与真实值之间的性能指标，如RMSE（均方根误差）或MAE（平均绝对误差）。

predicted = predict(net, testData);
evaluateMetrics(realValues, predicted);