SparseTSF模型基于交叉周期稀疏预测技术,这一技术是SparseTSF的核心,通过下采样原始序列结合通道独立策略来专注于跨周期趋势预测,有效地提取周期特征,同时最小化模型的复杂性和参数数量。 交叉周期稀疏预测 假设时间序列xt−L+1:t(i)xt−L+1:t(i)具有已知的周期性ww,首先将原始序列下采样成 ww 个子序列,...
【Informer从入门到实战】2小时彻底搞懂长时间序列预测模型Informer | 原理详解+源码实现+实战应用共计10条视频,包括:01 Informer在尝试解决什么问题、02 Informer架构详解之效率提升、03 Informer原理(1):稀疏注意力机制等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
5-多序列预测结果 11:10 6-股票数据预测 07:14 7-数据预处理 08:04 8-预测结果展示 06:25 2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 唐宇迪机器学习 1.5万 11 LSTM时间序列预测结合Transformer:最具创新的深度学习模型架构...
然而,传统的时间序列预测模型如Prophet和Arima在面对长时间序列时往往力不从心。Prophet是一个用于预测时间序列数据的工具包,适合预测趋势,但在准确性方面存在不足。而Arima作为老牌算法,虽然在短序列预测上表现尚可,但在趋势预测和长序列处理上却显得力不从心。 那么,有没有一种模型能够超越Transformer,为长时间序列...
然而,传统的时间序列预测模型在处理长序列时常常面临计算复杂度和内存消耗的挑战。为了解决这一问题,Informer模型应运而生。 Informer模型的核心思想是利用自注意力机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系。自注意力机制通过对序列中的每个位置进行加权求和,能够捕捉到任意位置之间的依赖关系。这使得Informer在处理长序列时具有...
适合长时间序列的深度学习预测模型,计算机和人的最大区别在于,人具备彻底的学习和强大的联想能力,而计算机则不同,只能在程序员给定的框架内进行简单的学习(与其说是学习,不如说是参数微调)。人类可以很容易的发现特有的模式,比如看下面几个例子:然而,如此简单的模
2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 1456 20 4:07:42 App YOLO卷不动了,来试试DETR:Transformer跨界CV做检测的开山之作—DETR目标检测算法原理详解+源码复现教程!(深度学习/计算机视觉) 323 10 7:38:30 App 2024最火的两...
encoder-decoder结构在解码时step-by-step,预测序列越长,预测时间也就越长 针对上面两个问题,Informer在Transformer基础上提出了三点改进: 提出了ProbSparse self-attention机制,时间复杂度为 O(L⋅logL) 提出了self-attention蒸馏机制来缩短每一层的输入序列长度,序列长度短了,计算量和存储量自然就下来了 提出了...
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型 Informer创新点介绍 ProbSparse self-attention self-attention蒸馏机制 一步Decoder 实验结果 总结 Informer: Beyond Efficient Trans
该解码器可以有效地在一次前向传递中预测长序列。当预测长序列时，这一特性有助于加快推理速度。Informer模型采用概率注意机制来预测长序列。Informer还包括学习嵌入相关的时间特征。这允许模型生成一个有效的基于任务的时间表示。最后，Informer同样可以根据任务的复杂性堆栈n个级别的编码器和解码器。概率vs全注意力 为了...