Autoformer模型是一种处理时间序列预测任务的深度学习模型,它创新性地结合了深度分解架构(Decomposition Architecture)和自相关机制(Auto-Correlation Mechanism),通过渐进式(progressively)分解和序列级(series-wise)连接来捕捉时间序列的周期性特征,有效地提高了模型对具有明显周期性的时间序列数据的预测能力,尤其适用于处理...
这一篇文章讲第二个长序列时间预测模型Autoformer,Autoformer为NeurIPS 2021中《Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting》提出的模型,比Informer晚了差不多半年。 II. Autoformer Autoformer的目的是待预测的长度远大于输入长度的长期序列预测问题,即就有有限的...
必应词典为您提供autoformer的释义,n. 自藕变压器; 网络释义: 自耦变压器;自耦变压器输出方式;自耦变压器输出模式;
针对这些挑战,我们提出了一种具有自相关机制的新型分解结构Autoformer。我们超越了级数分解的预处理约定,将其更新为深度模型的基本内部块。这种设计使Autoformer具有复杂时间序列的渐进分解能力。进一步,受随机过程理论的启发,设计了基于序列周期性的自相关机制,在子序列层次上进行相关性发现和表示聚合。自相关在效率和...
Autoformer 是将序列分解作为一个内部单元，嵌入到编码-解码器中。在预测过程中，模型交替进行预测结果优化和序列分解，即从隐变量中逐步分离趋势项与周期项，实现渐进式分解。在编码器中，基于滑动平均思想逐步分解出各成分，在解码器中，对各个部分分别建模。基于这种渐进式分解架构，模型可以在预测过程中逐步分解隐...
[ 导读 ]近日,清华大学软件学院机器学习实验室另辟蹊径,基于随机过程经典理论,提出全新Autoformer架构,包括深度分解架构及全新自相关机制,长序预测性能平均提升38%。 尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题,对于能源、交通、经济的长期规划,气象灾害、疾病的早期预警等具有重要意义。
AutoFormer算法通过自动选择关键特征,从原始数据中提取出最有用的信息,以便进行后续的机器学习模型训练和预测。本文将从算法的背景和意义开始,逐步介绍AutoFormer算法的原理、方法和应用。 一、背景和意义 随着数据规模的迅速增长和机器学习应用的广泛应用,特征选择作为机器学习模型建立的重要预处理步骤变得尤为重要。特征...
Autoformer是一种用于自然语言处理任务的算法,它是基于Transformer模型的改进版。Transformer是一种广泛应用于NLP任务的模型,但其在处理长文本时存在一些效率和性能方面的问题。Autoformer通过引入注意力机制和分块机制的变化,对原有的Transformer模型进行改进和优化。 2. Autoformer算法的优势是什么? Autoformer在处理长...
autoformer英音: ['ɔ:təu'fɔ:mə] 美音: ['ɔ:təu'fɔ:mə] 自耦变压器相关短语 neutral bushing (变压器的) 中性点套管 crossover coil(变压器的) 圆柱形线圈 five limbs type core (变压器的) 五柱式铁心 medium voltage bushing (变压器的) 中压套管 reflected secondary impedance ...
autoformer用的移动平均 x, trend1 = self.decomp1(x) self.decomp1 = series_decomp(moving_avg) 交叉注意力也是跟encoder的一样计算方法 x = x + self.dropout(self.cross_attention( x, cross, cross, attn_mask=cross_mask )[0]) x, trend2 = self.decomp2(x) y = x y = self.dropout(sel...