基于改进Transformer的时序数据分析方法、装置、设备及介质

本发明涉及金融、医疗健康及人工智能技术领域，提供一种基于改进Transformer的时序数据分析方法、装置、设备及介质，能够利用对抗网络进行数据增强，有效扩充训练数据集；基于自适应位置编码使Transformer模型具备对序列顺序的感知能力，基于动态权重调整策略的多头注意力机制使模型提升对关键信息的捕捉能力，多头的并行计算还能综合不同视角的注意力结果全面挖掘数据中的依赖关系；对模型进行多任务联合训练及对抗训练，能够在保证训练效果的前提下提高模型的任务执行能力；利用注意力分布特征及中间层输出特征对时序数据分析结果进行可解释性分析，能够提高分析结果的可解释性，并提供更全面的数据分析结果。