原始"Attention Is All You Need"论文中提出的标准Transformer架构最初设计用于处理离散输入和输出序列标记(token)，但将其应用于时间序列分析时，需要对模型结构进行适当调整以适应连续数据特性。本文详细阐述了使原始Transformer架构能够高效处理连续值时间序列数据所需的最小化结构调整方案。
https://avoid.overfit.cn/post/083f57e6aa8c40748f92304b406e1a5f
MiTS与PoTS：面向连续值时间序列的极简Transformer架构
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