transformer近红外光谱分类模型
Transformer 是一种常用的神经网络架构，用于处理序列数据。它主要由两部分组成：编码器和解码器。编码器通过多个注意力层将输入序列编码为内部表示，解码器则将内部表示转化为输出序列。Transformer 可以用于近红外光谱分类模型的构建。近红外光谱数据通常包含一系列连续的光谱信号，可以将每个光谱信号看作一个序列中的单词，然后使用 Transformer 进行分类。具体来说，可以将近红外光..
Transformer 是一种常用的神经网络架构，用于处理序列数据。它主要由两部分组成：编码器和解码器。编码器通过多个注意力层将输入序列编码为内部表示，解码器则将内部表示转化为输出序列。
Transformer 可以用于近红外光谱分类模型的构建。近红外光谱数据通常包含一系列连续的光谱信号，可以将每个光谱信号看作一个序列中的单词，然后使用 Transformer 进行分类。
具体来说，可以将近红外光谱数据预处理成若干个序列，然后将每个序列作为输入，使用 Transformer 编码器得到内部表示，最后使用解码器或者其他分类层将内部表示转化为输出。整个过程可以通过训练来学习分类模型。
在训练过程中，通常会使用一种称为 Masked Language Modeling 的任务来训练 Transformer 模型，即在训练数据中随机将若干个单词掩盖，然后让模型预测这些被掩盖的单词。通过这种方式，模型可以学习到序列之间的上下文关系，并且在后续的分类任务中使用这些
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