需求预测：深度学习模型_（8）.Transformer模型.docxVIP

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Transformer模型

在上一节中，我们讨论了循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在时间序列预测中的应用。这些模型在处理序列数据时表现出色，但由于其固有的顺序性，它们在处理长序列时存在梯度消失和梯度爆炸的问题，且并行化能力有限。为了解决这些问题，Transformer模型应运而生。Transformer模型是基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的序列处理模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功，并逐渐被应用于时间序列预测等其他领域。

1.Transformer模