如果不分 patch 的话,Linear Head 的大小会是,是输入序列长度,是序列个数,是预测序列长度;如果分 patch 的话,Linear Head 的大小是,是 patch 个数要远小于。因此,分 patch 之后,Linear Head 参数量大大减小,可以防止过拟合。 1.2 Channel-independence 很多Transformer-based 模型采用了 channel-mixing 的方式,指...
2. A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers 提出了一种称为通道无关的Patch时间序列Transformer(PatchTST),具有不错的长期预测能力和表示学习能力。 A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with... Online time series forecasting(1) 在线时间序列预测 1....
在Patch TST中,“patch”则是将输入时间序列按照一定大小的窗口和步长分割。并以分割形成的“时序块”作为输入,传输到Transformer进行建模的方式。 Patch TST作者在论文中,是首先进行了一个case study来验证时间序列Patch的好处。结果如下,其中L是look-back window的长度,N是input tokens的长度。右表说明进行patch后,...
也就是说,传统Transformer的在时间序列上的建模能力被极大程度地弱化了。为此,作者提出了一种全新的倒置(Inverted)视角。 Inverted Transformer:无需修改任何模块,倒置建模多变量时间序列。 通过倒置Transformer原本的模块,iTransformer先将同一变量的整条序列映射成高维特征表示(Variate Token),得到的特征向量以变量为描述的...
SCINet 和 MICN 是两个基于 TCN 的预测模型,它们的感受野都很小。作者发现 ModernTCN 中采用大的卷积核所对应的感受野要大很多。 其次是充分利用卷积可以捕获跨变量依赖性,也就是多变量时间序列中变量之间的关系。在 PatchTST 等最近的时间序列预测文章中,很多方法采用了通道独立策略,这种策略直接将多变量序列预测中...
SCINet 和 MICN 是两个基于 TCN 的预测模型,它们的感受野都很小。作者发现 ModernTCN 中采用大的卷积核所对应的感受野要大很多。 其次是充分利用卷积可以捕获跨变量依赖性,也就是多变量时间序列中变量之间的关系。在 PatchTST 等最近的时间序列预测文章中,很多方法采用了通道独立策略,这种策略直接将多变量序列预测中...
iTransformer在多维时序预测基准上进行了实验,并部署在蚂蚁集团的线上服务负载预测场景,涵盖19个数据集,76种不同的预测设置。 我们对比了10种深度预测模型,包含领域代表性Transformer模型:PatchTST(2023)、Crossformer(2023)、FEDformer(2022)、...
简介:【2月更文挑战第17天】ICLR 2024:基于Pathways架构的自适应多尺度时间序列预测 ICLR 2024会议上,《Pathformer: Multi-scale Transformers with Adaptive Pathways for Time Series Forecasting》一文掀起了一场关于时间序列预测的新浪潮。这篇论文介绍了一种名为Pathformer的全新方法,它基于多尺度Transformer模型,通过...
一、Multi-Scale Transformer block 多尺度Transformer block在图右半部分,主要实现patch的分割和双注意力机制。 多尺度分割。每个patch大小为S,原序列长度为H,则序列被分割为P(其中P = H/S)个patch,即(X1, X2, ..., XP)。patch的大小就是分割的尺度差异,为输入序列提供不同分辨率的时间视图。
在模型参数量大大减少的情况下,FITS和Patch TST互有胜负,模型算是SOTA了。在比较推理速度,FITS的优势就出来了。 FITS总结 对于我们大多数普通团队来说,时间序列研究想从纯算法的角度SOTA好难😢。这篇文章换了一个赛道,在低参数量、快推理速度的边缘段,做了一个并不复杂的模型,发到了ICLR24,不得不佩服作者讲...