【新智元导读】大模型在语言、图像领域取得了巨大成功,时间序列作为多个行业的重要数据类型,时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期,清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练,获得了任务通用的时序分析模型,展现出大模型特有的泛化性与可扩展性 时间序列提供了数据随时间变化的视角,对于...
在2024年的ICML(国际机器学习大会)上,清华大学的研究团队提出了一种名为"时间序列大模型(LTSM)"的创新方法,旨在解决时序分析中的挑战。这项研究的重点是开发一种能够处理大规模时间序列数据的生成式Transformer模型,以实现通用的时序分析能力。 时间序列分析是机器学习领域中的一个重要分支,它涉及对随时间变化的数据进...
深度学习时间序列新突破!4大创新方向霸榜AI顶会 为解决传统时间序列预测方法在处理复杂和非线性问题上的局限性,研究者们致力于探索深度学习的方法。 目前,用深度学习做时间序列预测主要有4大创新方向:基于MLP、基于Transformer、基于CN… 鱼子酱发表于学姐带你读... #22 知识分享:时间序列深度学习综述 苏冠旭发表于...
作者特别指出,尽管时间序列领域的研究者们已经通过掩码建模和对比学习取得了一些进展,但生成预训练的方法,如在大型语言模型中所见,尚未在时间序列分析中得到充分探索。 作者还讨论了大型时间序列模型(LTSM)的当前研究状态,包括基于大型语言模型的时间序列模型和专门针对大规模时间序列数据预训练的模型。这些模型展示了通过不...
Timer采用单序列格式和统一的生成式训练方法,通过自回归生成,可以适应时间序列的异构性,并通过微调机制在少样本条件下实现性能提升。与传统仅编码器结构不同,Timer采用GPT风格的仅解码器Transformer,通过学习序列片段的独立语义,增强了模型的泛化能力,同时允许模型适用于不同长度的序列,扩展了其在各类...
清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer | ICML 2024 大模型在语言、图像领域取得了巨大成功,时间序列作为多个行业的重要数据类型,时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期,清华大学的研究团队基于 Transformer 在大规模时间序列上进行生成式预训练,获得了任务通用的时序分析模型,展现出大模型特有的...
Prompt的设计对大模型的效果影响很大,而时间序列的prompt又难以设计。因此本文提出,将时间序列的patch表征和大模型的word embedding在隐空间对齐,然后检索出topK的word embedding,作为隐式的prompt。具体做法为,使用上一步生成的patch embedding,和语言模型中的word embedding计算余弦相似度,选择topK的word embedding,再将...
RNN在处理序列数据方面表现出色,无论是文本、语音还是时间序列,它都能轻松应对。它擅长捕捉序列中的时间依赖关系,因此在机器翻译、情感分析等领域有着广泛的应用。 3. 长短期记忆网络(LSTM) LSTM是RNN的进阶版,它解决了RNN在处理长序列时容易遇到的梯度消失或爆炸问题。这使得LSTM在处理长文本、语音等长序列数据时更...
使用两阶段训练过程,涉及RL代理学习和扩散模型生成帧。它可以在单个TPU上以20 fps交互模拟DOOM。https://t.co/gt8AomGrGv - 用于时间序列分析的Agentic RAG:提出了用于时间序列分析的Agentic RAG框架。使用多代理架构,其中一个代理编排专门的子代理完成时间序列任务。子代理利用调整的小语言模型,并可以检索包含有关...
Transformer模型:在自然语言处理任务中非常成功,已被适应于时间序列预测。 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, MultiHeadAttention,...