transformer序列预测,序列预测算法

Transformer原理及其应用

1、变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯。主要功能有：电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离、稳压（磁饱和变压器）等。

2、变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯）。主要功能有：电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离、稳压（磁饱和变压器）等。

3、变压器是一种静止的电气设备。它是根据电磁感应的原理，将某一等级的交流电压和电流转换成同频率的另一等级电压和电流的设备。作用：变换交流电压、交换交流电流和变换阻抗。

4、- 变压器：变压器主要用于改变交流电的电压等级，实现电能的输送和分配。它可以将高电压变压为低电压以供用户使用，或将低电压升压为高电压以进行远距离输电。 工作原理：- PT（电压互感器）：PT基于电磁感应原理工作。

5、进行计算。 由于transformer的并行性，所以会把一组句子以src_token和tgt_... 这里也把这组数据称作一个batch，句子个数即batch_size。 在整个模型训练好... 这是在 Transformer架构上改进的稳定GAN训练的结果。

gpt是指什么

1、GPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI研发的一种大型预训练语言模型，是自然语言处理的强大基础。

2、GPT是生成式预训练模型（Generative Pre-trained Transformer）的缩写，它是一种基于Transformer网络架构的人工智能技术。GPT模型通过大规模的预训练数据，学习自然语言处理的规律，从而具备生成自然语言文本的能力。

3、gpt是计算机。全局唯一标识分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）是指全局唯一标示磁盘分区表格式。

CNN和Transformer相结合的模型

Transformer 理论上比CNN能得到更好的模型表现，但是因为计算全局注意力导致巨大的计算损失，特别是在浅层网络中，特征图越大，计算复杂度越高，因此一些方法提出将Transformer插入到CNN主干网络中，或者使用一个Transformer模块替代某一个卷积模块。

所以比如常见的以Swin-Transformer为例的encoder，以DETR为例的decoder，还有时序、BEV等这种用Transformer做特征融合的，不管在图像领域的哪一个阶段，我们都可以把Transformer的特性和CNN结合，甚至替代CNN的模型结构。

ViT模型是在计算机视觉任务中应用Transformer模型的一个结果，2020年10月由Dosovitskiy等人提出并应用于图像分类任务。

Transformer缺点：（1）局部信息的获取不如RNN和CNN强。（2）位置信息编码存在问题，因为位普编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换，只是相当干人为设计的一种索引，所以并不能很好表征位置信息。

常用的语音识别模型架构包括深度学习架构，如循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），变种LSTM（如GRU），以及更近期的Transformer和Convolutional Neural Networks（CNN）。

Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据。CNN是卷积神经网络的简称，也用于处理序列数据，但是机制不同。