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transformer时间序列预测,时间序列模型预测

前端技术网 前端技术网 发表于2023-12-23 22:41:19 浏览2431 评论0

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一、bert和transformer的区别

Bert是基于Transformer模型的变种,它通过双向的Transformer编码器来学习句子的上下文语义。与标准的Transformer相比,Bert还引入了MaskedLanguageModel(MLM)和NextSentencePrediction(NSP)等预训练任务,使其具备更强的语言理解能力。

二、macbert和bert区别

形式主不同,macbert和bert区别是形式不同,

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BERT是一种预训练语言模型,即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练(Pre-training),再使用少量标注语料进行微调(Fine-tuning)来完成具体NLP任务(分类、序列标注、句间关系判断和机器阅读理解等)。

三、Transformer是什么,有什么用

Transformer是基于Encoder-Decoder框架的一个神经网络模型,处理的问题类型是序列到序列,比如机器翻译,文本分类等等。Transformer火起来是由于之后的Bert预训练语言模型,因为Bert就是基于Transformer的encoder框架。最主要的是,Transformer提出的一个思想:它摒弃了神经网络中的RNN和CNN的束缚,提出了Multi-HeadAttention机制,这是一种self-attention,有效地提高了模型的性能和效率。所以后期很多神经网络模型又是在其基础上的一个拓展。

你可以这样理解。Transformer可以看作是RNN和CNN的替代品

关于transformer时间序列预测的内容到此结束,希望对大家有所帮助。

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