Transformer模型 | Transformer时间序列预测，单步、多步（Python）

（1）原理

Transformer框架原本是为NLP任务，特别是机器翻译而设计的。但由于其独特的自注意力机制，Transformer在处理顺序数据时表现出色，因此被广泛应用于各种序列数据任务，包括回归任务。

（a）回归任务中的Transformer：

（a1）在回归任务中，Transformer可以捕捉数据中的长期依赖关系。例如，在时间序列数据中，Transformer可以捕捉时间点之间的关系，即使这些时间点相隔很远。

（a2）为回归任务使用Transformer时，通常需要稍微调整模型结构，特别是模型的输出部分。原始的Transformer用于生成序列，但在回归任务中，我们通常需要一个单一的实数作为输出。

（b）Transformer的优点：

（b1）自注意力机制：可以捕捉序列中的任意位置间的依赖关系，而不像RNN那样依赖于前面的信息。

（b2）并行计算：与RNN或LSTM不同，Transformer不需要按顺序处理数据，因此更容易并行处理，提高训练速度。

（b3）可扩展性：可以通过堆叠多个Transformer层来捕捉复杂的模式和关系。

模型解释性：由于自注意力机制，我们可以可视化哪些输入位置对于特定输出最为重要，这增加了模型的解释性。

（c）Transformer的缺点：

（c1）计算需求：尽管可以并行化，但Transformer模型&