Transformer模型最初是为了解决自然语言处理（NLP）任务而设计的，但其独特的结构和机制使其也非常适用于处理时序数据。我们将详细介绍Transformer在时序数据回归预测中的应用步骤、存在的挑战以及一些可能的改进方法。Transformer模型基于自注意力机制（self-attention mechanism），能够捕捉序列内的长距离依赖关系。与传统的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网

文本分类是自然语言处理（NLP）领域的一项基本任务，它的目的是将一个文本序列指派到一个或多个类别中。这项技术被广泛应用于垃圾邮件检测、情感分析、主题分类等众多领域。近年来，预训练模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已成为该任务的标杆。本文将详细介绍如何使用PyTorch和BERT进行文本分类。