多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测（Python）
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效果一览
基本介绍
多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测（Python）
python代码，pytorch框架
程序设计
- 完整程序和数据获取方式私信博主回复多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测（Python）。
Transformer模型是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列（sequence-to-sequence）模型，最初由Vaswani等人在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了令人印象深刻的性能。
相比于传统的循环神经网络（RNN）模型，Transformer模型具有以下一些重要特点：
自注意力机制：Transformer模型使用自注意力机制来解决序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他所有位置的注意力权重，实现了对序列中不同位置的全局上下文信息的建模。
并行计算：由于自注意力机制的并行计算性质，Transformer模型能够高效地处理长序列，而不受序列长度增加而导致的计算复杂度的显著增加。
编码器-解码器结构：Transformer模型通常由编码器和解码器组成。编码器用于将输入序列编码为高维表示，而解码器则使用编码器的输出和自注意力机制来生成目标序列。
多头注意力机制：Transformer模型中的自注意力机制可以通过使用多个注意力头（attention head）来并行地学习多种表示子空间。多头注意力机制可以捕捉序列中不同方面的信息，从而提高模型的表示能力。
位置编码：为了保留序列中的顺序信息，Transformer模型引入了位置编码，将位置信息嵌入到输入表示中，使模型能够区分不同位置的单词或标记。
Transformer模型的成功应用不仅局限于机器翻译任务，还包括语言建模、文本生成、语音识别、图像生成等多个领域。它在自然语言处理和序列建模任务中取得了许多重要的突破，并成为了当前最先进的模型之一。
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501