时间序列作为一种很常见的数据结构,它的生成、表征以及预测等问题在金融、语音、语言等领域是非常重要的,但是由于时间序列具有依赖性、不确定性等特点,一些传统的生成模型可能并不适合这类数据。而变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)作为一种基于变分贝叶斯推断的生成式网络,它通过潜在随机变量(latent random ...
【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...
1. 🕰️ TimeSeriesGenerator(时间序列生成器) 在利用RNN及其变体解决时间序列问题时,数据通常具有时序性质。RNN要求输入数据为3D张量,即(samples, time_steps, features),其中time_steps体现了时间维度。为了将数据转换为(m, n, k)格式,可以考虑使用TimeSeriesGenerator。2. 🧠 MLP(感知器模型) MLP(多层感知...
可以看出模型将大致的趋势与周期拟合出来了,但还有很多地方值得改进。 首先就是数据集本身噪声较少,具有明显的周期性与趋势性,所以拟合的模型相对表现良好,生活中大部分数据的信噪比没有这么高,会给模型拟合带来难度和挑战。 其次是差分阶数的选择与模型阶数的确定可以更加细致,更好的参数常常意味着更好的预测效果,能...
TimeGAN (Time-series Generative Adversarial Network) 是一种时间序列数据生成模型,由加州大学 Jinsung Yoon 等人在 NeurIPS 2019 中提出。[^1] 主要想法是将无监督 GAN 方法的多功能性与对有监督的自回归模型提供的条件概率原理结合,来生成保留时间动态的时间序列。详细理论不再赘述,主要想测试下其性能和生成序列的...
20/27金融时间序列生成模型第一部分时间序列概念与金融应用 2第二部分线性时间序列模型:ARIMA与SARIMA 4第三部分非线性时间序列模型:GARCH与EGARCH 7第四部分状态空间模型:Kalman滤波与隐马尔可夫模型 10第五部分机器学习时间序列预测:神经网络与决策树 13第六部分时间序列数据预处理与特征工程 16第七部分模型评估与...
生成时间序列的变分自编码器(VAE)——VRNN与SRNN模型浅析 VAE是一种基于变分贝叶斯推断的生成式网络，它通过潜在随机变量实现样本生成，提供更好的鲁棒性。对于时间序列数据，VRNN与SRNN模型将VAE扩展到时间序列领域，实现对时间序列的表征与生成。原始VAE模型优化目标为最大化下界，包含样本、潜变量、推断...
在模型设计部分,文章详细介绍了Timer模型的结构。Timer是基于Transformer架构的解码器仅模型,采用生成预训练目标来预测下一个时间序列令牌。该模型通过自回归方式,利用因果注意力机制生成下一个令牌,从而实现预训练目标。这种设计使得Timer在处理不同序列长度的时间序列时具有灵活性,并且在多步预测任务中表现出色。文章还比...
简介:【8月更文挑战第7天】在2024年ICML大会上,清华大学团队推出“时间序列大模型(LTSM)”——Timer,一种处理大规模时间序列数据的生成式Transformer。该模型通过预训练学习通用特征,支持多种任务如预测与异常检测。Timer采用统一的数据格式S3处理异构序列,并在数据稀缺场景下展现出色性能。尽管如此,模型泛化能力与计算...
本文着重于利用域先验/约束,如高斯过程、移位不变性、稀疏性和平滑性等,来揭示神经时间序列数据中的潜在结构。 当我最初开始在统计信号处理和神经科学(神经信号处理)的交叉领域进行研究时,我的研究顾问埃默里·n·布朗(Emery N. Brown)教授详细地解...