在iTransformer模型中，Embedding层与传统Transformer模型中的Embedding层存在显著的区别。这些区别主要体现在对时间序列数据的处理方式以及如何利用Transformer组件来捕捉时间序列中的信息。
传统Transformer的Embedding
在传统的Transformer模型中，Embedding层通常用于将离散的输入（如单词或标记）映射到连续的向量空间中。在时间序列预测的上下文中，如果采用传统的Transformer架构，通常会将同一时间戳下的多个变量（或称为特征）打包成一个token进行Embedding。然而，这种方式可能会带来一些问题，因为不同变量可能具有不同的物理意义和延迟效应，将它们简单地打包成一个token可能会丢失这些信息。
iTransformer的Embedding
相比之下，iTransformer采用了一种“倒置”的视角来处理时间序列数据。它不再将同一时间戳下的多个变量打包成一个token，而是将每个变量的整个时间序列独立地Embedding为一个token。具体来说，每个时间序列变量（例如，温度、湿度等）的所有历史观测值被看作是一个独立的序列，这个序列被整体嵌入为一个token。这样，每个token都代表了一个变量在时间维度上的完整信息。
例子对比
假设我们有一个包含温度和湿度的多变量时间序列。
传统Transformer
- Embedding：在同一时间戳t，将温度和湿度的值打包成一个token [温度_t, 湿度_t]，然后对这个token进行Embedding。这样，不同时间戳下的token之间主要反映了时间上的变化，而同一token内的变量之间则没有明确的区分。
- 问题：可能无法有效地捕捉不同变量之间的延迟效应和相关性。
iTransformer
- Embedding：将温度的所有历史观测值（例如，温度_1, 温度_2, ..., 温度_n）看作是一个序列，并将其整体嵌入为一个token（称为温度token）。同样，将湿度的所有历史观测值嵌入为另一个token（称为湿度token）。
- 注意力机制：在Transformer的注意力层中，这些token（每个代表一个变量的时间序列）之间通过注意力机制进行交互，从而捕捉不同变量之间的相关性。
- FNN：在Transformer的FNN（Feed-Forward Network）层中，每个token（即每个变量的时间序列）独立地通过FNN进行进一步的处理，以学习时间序列内部的表示。
通过这种方式，iTransformer能够更有效地捕捉时间序列数据中变量之间的相关性，并且能够在不改变Transformer基本组件的情况下，通过对数据表示方式的创新，来提升时间序列预测的性能。
标签：transformer,说一说,embedding,Transformer,token,时间,Embedding,序列,变量 From： https://blog.csdn.net/weixin_52153243/article/details/140936682