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PyTorch量化进阶教程：第五章 Transformer 在量化交易中的应用PyTorch量化进阶教程：第五章 Transformer 在量化交易中的应用本教程通过深入讲解 Transformer 架构、自注意力机制及时间序列预测，结合 Tushare 数据源和 TA-Lib 技术指标，实现从数据处理到模型训练、回测与策略部署的完整量化交易系统。教程每个环节都通过专业示例和代码实现进行阐释，确保读者能够扎实掌握并灵活运用所学知识。文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

transformer架构与其它架构对比Transformer是一种完全基于注意力机制的深度学习架构，由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠组成，适用于序列建模任务（如机器翻译、文本生成）。以下为核心组件和机制：

PyTorch量化进阶教程：第二章 Transformer 理论详解PyTorch量化进阶教程：第二章 Transformer 理论详解本教程通过深入讲解 Transformer 架构、自注意力机制及时间序列预测，结合 Tushare 数据源和 TA-Lib 技术指标，实现从数据处理到模型训练、回测与策略部署的完整量化交易系统。教程每个环节都通过专业示例和代码实现进行阐释，确保读者能够扎实掌握并灵活运用所学知识。文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

BERT与Transformer到底选哪个-下部2017年，Google Brain团队在《Attention is All You Need》中发布了Transformer架构，就像突然给AI界扔了个"核弹级"外卖保温箱——它用自注意力机制（Self-Attention）彻底颠覆了传统RNN的"接力赛"处理方式。两年后，同样是Google的BERT横空出世，就像在保温箱里塞进了经过"千锤百炼"的预制菜：通过预训练+微调的"双阶段烹饪法"，BERT把Transformer架构炼成了能"通吃"各种NLP任务的"万能汤底"。

BERT与Transformer到底选哪个-上部就像「包子」和「面食」的关系——BERT是「Transformer家族」的「明星成员」，而GPT、Qwen、DeepSeek这些大模型则是「Transformer家族」的「超级后辈」。

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构建大语言模型应用：句子转换器（Sentence Transformers）（第三部分）在之前的博客中，我们学习了为RAG（检索增强生成，Retrieval Augmented Generation）进行数据准备，包括数据摄取（Data Ingestion）、数据预处理（Data Preparation）和分块（Chunking）。

机器学习之心

回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多输入单输出回归预测1.【JCR一区级】Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测，牛顿-拉夫逊算法优化Transformer-BiLSTM组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

机器学习之心

CNN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析，pytorch框架CNN提取一维序列的局部特征，如光谱峰值、表格数据趋势等。Transformer捕捉一维序列的全局依赖关系，解决长序列建模难题！弥补CNN在长距离依赖建模上的不足，提升模型的全局特征提取能力。SE注意力机制动态调整特征通道权重，聚焦关键信息，提升分类精度！支持多类别分类任务，适用于光谱分类、表格数据分类、时间序列分类等场景。可自定义类别数量输出训练损失和准确率，并评估训练集和测试集的准确率，精确率，召回率，f1分数，绘制roc曲线，混淆矩阵结合SHAP（Shapley Additive exPl

Transformer：破局山地暴雨预测的「地形诅咒」--AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术‌延迟致命‌：WRF模式在1km分辨率下3小时预报耗时>45分钟，错过山洪黄金响应期‌地形干扰大‌：复杂地形区（如横断山脉）降水预测误差超50%

浙江大学|DeepSeek系列公开课|第二季|DeepSeek技术溯源及前沿探索大家好，我是吾鳴。吾鳴之前给大家分享过浙江大学DeepSeek系列公开课第一季，第一季一共八讲，内容介绍丰富，内容之广，看完粉丝朋友直呼浙大良心。这八讲公开课名称分别是：

Transformer中Decoder模块是如何预测下一个字符的算法关于Transformer模型的Encoder-Decoder模块网上介绍的文章非常多，写的非常详尽，可谓汗牛充栋，尤其关于注意力计算这块，不仅给出了公式而且还有具体的计算步骤。关于Transformer模型我觉得大部分文章语焉不详的有两块（可能是我的理解力比较差）：

[python]Swin Transformer图像分类安装和训练官方教程This folder contains the implementation of the Swin Transformer for image classification.

深度解读DeepSeek：开源周（Open Source Week）技术解读深度解读DeepSeek：开源周（Open Source Week）技术解读深度解读DeepSeek：源码解读 DeepSeek-V3 深度解读DeepSeek：技术原理深度解读DeepSeek：发展历程

Transformer、ELMo、GPT、BERT的详细理解以上内容很多参考于博主 v_JULY_v-CSDN博客的文章和b站up主自然卷小蛮的内容（自然卷小蛮的个人空间-自然卷小蛮个人主页-哔哩哔哩视频），如有侵权，联系删除。

Mamba 模型：深度学习序列建模的新突破在深度学习的发展历程中，大型基础模型（Foundation Models, FMs）取得了令人瞩目的进展，而其中 Transformer 架构及其核心的注意力模块占据了主导地位。Transformer 在自然语言处理、计算机视觉等众多领域展现出了强大的能力，推动了人工智能技术的飞速发展。

KangkangLoveNLP

从概率到梯度：理解分类问题中交叉熵的优越性因此，分类问题一般使用交叉熵而不是平方损失函数。

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】2：Stable Diffusion v3.5原理介绍【Dive Into Stable Diffusion v3.5】系列博文：开源项目地址：https://github.com/Donvink/dive-into-stable-diffusion-v3-5 如果觉得有用，别忘了点个 ⭐️ 支持开源哦！

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【深度学习】Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎在深度学习领域，Transformer架构的出现彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局，而Self-Attention（自注意力）机制则是Transformer的核心组件。本文将深入浅出地介绍Self-Attention的原理、数学表达、实现方式以及应用场景，帮助读者全面理解这一重要机制。

图像处理中的Transformer Block实现与解析随着深度学习技术的不断进步，Transformer结构在自然语言处理领域取得了显著的成功。近年来，这种注意力机制也被引入到计算机视觉任务中，展示了其强大的表现力和效果提升能力。本文将从代码实现的角度，详细介绍一种用于图像处理的Transformer Block，并解析其实现细节。