#来点儿干货#前言iTransformer（inverted Transformer）是2023年10月清华大学和蚂蚁集团联合提出的时序预测模型，论文中指出iTransformer在众多时序数据集上超跃了所有其他算法达到SOTA，本文将对iTransformer做理论介绍，并且附
达摩院决策智能实验室的论文《FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series Forecasting》关注了机器学习领域的经典问题:时序预测。
在计算机视觉 和自然语言处理 领域，基础大模型已经展现了强大的能力。论文题目: 《Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers 》地址链接: 见原文链接。
2020年，Transformer被改编为计算机视觉版，诞生了vision Transformer ，论文《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》中提出。
