本书系统讲解Transformer架构及其在机器学习中的应用，涵盖从基础原理到前沿变体的全面内容。结合数学理论与实践案例，深入剖析BERT、GPT、Vision Transformer等主流模型，并拓展至语音、视觉、多模态等领域。书中包含丰富的动手案例，覆盖机器翻译、情感分析、自动语音识别等真实场景，代码可在Google Colab一键运行。适合数据科学家、研究人员及AI开发者快速掌握Transformer核心技术并应用于实际项目。

大语言模型 从理论到实践 第二版

基于Transformer的Matlab代码：数据回归与多场景预测工具箱，适用于单、多变量时序预测与回归分析,Transformer回归 Matlab代码 基于Transformer的数据回归预测(可以更为分类 单、多变量时序预测 回归，前私我)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手 程序已经调试好，无需更改代码替数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。 替你的数据即可用 适合新手小白 ,Transformer回归; Matlab代码; 无需更改代码; 数据集替换; 创新神经网络; 时间序列; 长短期依赖关系挖掘; R2; MAE; MSE; 评估指标。,基于Transfor

基于Transformer的Matlab代码：数据回归与多场景预测工具箱,Transformer在数据回归分析中的应用——基于Matlab代码的实战教学,Transformer回归 Matlab代码 基于Transformer的数据回归预测(可以更为分类 单、多变量时序预测 回归，前私我)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手 程序已经调试好，无需更改代码替数据集即可运行数据格式为excel Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。 1、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。 替你的数据即可用 适合新手小白 ,Transformer回归; Matlab代码; 无需更改代码; 数据集替换; 创新神经网络; 时间序列; 长短期依赖关系挖掘; R2; MAE;

内容概要：本文档详细介绍了基于 Matlab 实现的 POD-Transformer 融合模型，用于多变量回归预测。POD（本征正交分解）用于数据降维，提取关键特征，而 Transformer 模型则捕捉时序数据的长依赖关系。项目通过数据预处理、POD 降维、Transformer 回归和模型评估四个模块，实现了高效的数据降维与多变量回归预测。该方法不仅提高了预测精度和模型泛化能力，还显著降低了计算资源消耗，适用于气象预测、金融市场分析、工业过程控制、智能医疗和智能交通系统等多个领域。; 适合人群：具备一定机器学习和数据处理基础，对多变量回归预测感兴趣的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：① 实现数据降维与多变量回归的高效融合，提升预测精度；② 优化计算资源消耗，降低训练时间；③ 提供普适性的数据降维与回归预测框架，适应不同领域的多变量回归任务；④ 促进数据驱动的智能决策系统发展。; 其他说明：项目通过改进的 POD 算法和定制化的 Transformer 模型，解决了数据降维后的信息丢失、计算复杂度高等问题。代码示例展示了从数据预处理到模型训练和预测的完整流程，适合在资源受限的环境中部署。更多详细内容和代码资源可参考提供的 CSDN 博客和文库链接。

Transformer模型由Google在2017年的论文中提出，是一种新型的深度学习架构，特别适用于自然语言处理（NLP）任务。与传统的基于循环神经网络（RNN）的模型相比，Transformer利用自注意力（Self-Attention）机制，这使得它在处理序列数据时能够并行化，大大提高了训练效率。自注意力机制允许模型在处理每一个词时，同时考虑句子中所有其他词的信息，这对于理解上下文关联尤其重要。 Transformer模型的架构主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两大部分。编码器由多层堆叠而成，每一层又包含了两个子层：自注意力层和位置前馈神经网络（Position-wise Feed Forward Network，简称FFN）。自注意力层通过权重参数来处理输入序列，使得每个词都可以与句子中的其他词进行交互。位置前馈网络则对自注意力层的输出进行进一步的加工。解码器同样由多层堆叠而成，每一层也包含一个自注意力子层、一个位置前馈神经网络以及一个编码器-解码器注意力层。编码器-解码器注意力层用于帮助解码器关注与当前翻译词相关联的输入序列部分。 在Transformer模型中，词嵌入（Word Embedding）是将词汇转换为向量的第一步。词嵌入向量维度设定为512，这一过程仅在最底层编码器中执行，而后续各层则接收上一层的输出作为输入。整个序列数据会依次经过编码器中的自注意力层和前馈网络，编码后的数据最终由解码器生成目标语言序列。 自注意力机制是Transformer模型的核心，它赋予模型处理序列时理解词语之间关系的能力。举例来说，在翻译句子时，自注意力机制可以帮助模型明确“it”这个代词指代的是“animal”还是“street”。这种机制允许模型在处理每个词时，不仅考虑到当前词的信息，还可以整合句子中所有其他词的信息。 Transformer模型的提出，推动了NLP领域的发展，特别是在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域中广泛应用。此外，它对后来的多种模型，如BERT、GPT系列，产生了深远的影响，这些模型都基于Transformer架构，并在自注意力机制上做了进一步的改进和优化。 由于Transformer模型能够高效并行化处理序列数据，它在处理长文本时显示出传统RNN难以比拟的优越性。模型结构的灵活性和可扩展性也允许研究人员根据不同任务需求进行适当的调整和优化。 尽管Transformer模型在多个方面都展现出强大的性能，但同样也面临一些挑战，如对长距离依赖关系建模的能力、计算资源的需求以及在小规模数据集上的泛化能力等。未来的研究会继续探索这些问题，以推动Transformer模型及相关技术的进一步发展和完善。

内容概要：本文介绍了一种基于Swin Transformer的改进模型，结合了动态大核注意力机制（DLKA）和空间金字塔池化（SSPP）。DLKA模块通过通道注意力和空间注意力的结合，增强了特征图的表征能力；SSPP模块通过多尺度池化操作，提取不同尺度下的特征信息。文章详细展示了DLKA和SSPP模块的具体实现，包括它们的初始化和前向传播过程。此外，还介绍了如何将这两个模块集成到预训练的Swin Transformer模型中，以提升模型性能。最后，通过构建并测试了一个简单的模型实例，验证了模型的输出形状符合预期。 适合人群：对深度学习有一定了解，尤其是熟悉PyTorch框架和计算机视觉领域的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①希望深入了解注意力机制和多尺度特征提取方法在卷积神经网络中的应用；②需要在现有模型基础上进行改进以提升模型性能的研究人员；③想要学习如何将自定义模块集成到预训练模型中的开发者。 阅读建议：由于本文涉及较多的技术细节和代码实现，建议读者在阅读时结合PyTorch官方文档，逐步理解每个模块的功能和实现方式，并尝试运行示例代码以加深理解。

内容概要：本文详细讨论了深度学习在时间序列预测领域的研究现状和发展趋势，强调由于物联网等技术的快速发展，传统的参数模型和机器学习算法逐渐难以满足大数据时代的需求。文章首先介绍了时间序列的基本特性、常用数据集和评价指标。然后重点阐述了三大类深度学习算法——卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体LSTM/GRU、Transformers系列（如Informer、FEDformer和Conformer）的工作原理及其在不同类型的时间序列预测任务中的应用成效和局限性。最后，文章提出了关于超参数优化、适应不规则数据、结合图神经网络以及创新损失函数等方面的未来研究方向。 适用人群：对深度学习有兴趣的专业研究人员和技术开发者，特别是那些从事数据分析、金融建模、物联网应用等领域的人士。 使用场景及目标：帮助读者理解时间序列预测中的现有技术和未来发展的可能性。通过对不同类型预测任务的分析，为相关领域的实际工程项目提供指导和支持。 其他说明：文中引用了多个学术文献作为论据支撑，并提及了一些前沿研究成果，比如通过引入自然优化算法提升预测精度。

内容概要：本文详细介绍了一个基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与Transformer编码器融合的多输入多输出时间序列预测模型的项目实例。该模型结合BiLSTM对局部时序上下文的双向捕捉能力与Transformer自注意力机制对长距离依赖的全局建模优势，有效提升复杂多变量时间序列的预测精度与泛化能力。项目涵盖模型架构设计、关键技术挑战分析及解决方案，并提供了基于PyTorch的代码实现示例，展示了从数据输入到多输出预测的完整前向传播过程。该方法适用于金融、工业、环境监测等多个需联合预测多变量的现实场景。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉RNN、LSTM和Transformer结构，从事时间序列预测相关研究或开发的算法工程师、数据科学家及研究生。; 使用场景及目标：①解决多变量时间序列中特征提取难、长距离依赖建模弱的问题；②实现多个目标变量的联合预测，提升系统整体预测一致性；③应用于设备预测性维护、金融市场分析、能源调度等高价值场景；④学习先进模型融合思路，掌握BiLSTM与Transformer协同建模技术。; 阅读建议：建议结合代码与模型架构图深入理解信息流动过程，重点关注BiLSTM与Transformer的衔接方式、位置编码的引入以及多输出头的设计。在学习过程中可尝试在实际数据集上复现模型，并通过调整超参数优化性能。

在本研究中，提出了一个基于长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型融合的新型通信噪音时序预测模型。该模型的提出主要是为了解决通信系统中噪音预测的难题，通过将两种深度学习架构的优势进行整合，旨在提升噪音时序数据的预测准确度。 LSTM网络以其在处理时序数据方面的出色性能而广受欢迎。LSTM能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，这对于噪音预测来说至关重要，因为通信信号的噪音往往具有复杂且连续的时间特性。LSTM通过其特有的门控机制（输入门、遗忘门和输出门）有效地解决了传统循环神经网络（RNN）在长序列学习上的梯度消失和梯度爆炸问题，进而能够更加精确地建模和预测噪音变化。 而Transformer模型则代表了另一种处理序列数据的先进技术。它首次由Vaswani等人提出，完全摒弃了传统的递归结构，转而采用自注意力（self-attention）机制来处理序列数据。这种机制使得模型可以并行处理序列中的任意两个位置，极大提升了计算效率，并且增强了对序列中全局依赖关系的捕捉能力。Transformer的这种处理方式，为噪音时序数据的特征提取提供了新的可能性，尤其是对于那些需要理解全局上下文信息的复杂噪声场景。 研究将LSTM的时序依赖捕捉能力和Transformer的全局特征提取能力进行了有效的融合。在这种融合架构下，模型不仅能够保持对序列长期依赖的学习，还能够并行地处理和提取序列中的全局特征，从而提高了噪音预测模型的鲁棒性和准确性。在进行多模型性能评估时，该融合模型展现出优异的性能，明显优于单独使用LSTM或Transformer模型的预测结果。 此外，研究还涉及了多模型性能评估，对融合模型和其他主流的深度学习模型进行了比较分析。通过一系列实验验证了融合模型在各种评估指标上的优越性，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R^2）等。这些评估结果进一步证实了模型融合策略的有效性，为通信系统中的噪音预测问题提供了一个可靠的技术方案。 在通信信号处理领域，噪音是一个长期存在的挑战，它会严重影响信号的传输质量和通信的可靠性。准确预测通信信号中的噪音变化对于提前采取措施减轻干扰具有重要意义。本研究提出的基于LSTM与Transformer融合架构的通信噪音时序预测模型，在这一领域展示了巨大的潜力和应用价值。 本研究工作不仅在技术上实现了LSTM和Transformer的深度融合，而且在实际应用中展示了通过融合模型优化提升通信系统性能的可能。这项研究工作为通信噪音预测问题提供了一个新颖的解决方案，并且对于其他需要处理复杂时序数据预测任务的领域也具有重要的参考价值。