高效性:Informer通过ProbSparse自注意力机制和生成式解码器,有效降低了计算复杂度,使得模型能够高效处理长时间序列。 准确性:Informer模型在多个长时间序列预测任务上取得了显著的性能提升,预测准确性更高。 通用性:Informer模型可以应用于多种时间序列预测任务,具有广泛的适用性。 结论 随着大数据时代的到来,长时间序列预...
现有模型在长序列预测问题上能力不足,举例来说,使用LSTM来进行时间序列预测时,模型预测短序列(比如12 points, 0.5 days)时能够取得较高的精度,而预测长序列(比如480 points, 20 days)时会出现预测速度的下降和MSE损失的上升,尤其是48 points这个分界线上,模型的预测速度急剧下降,损失急剧上升,LSTM对长序列预测任务...
【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。
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|深度学习共计14条视频,包括:Informer时间序列预测源码解读、1-时间序列模型、2-网络结构与参数定义等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Informer同时利用了transformer 编码器层和(掩码)transformer 解码器层。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...
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self-attention 提取通过将级联层输入减半来突出控制注意,并有效地处理超长的输入序列。 产生式decoder虽然概念上简单,但在一个正向操作中预测长时间序列,而不是一步一步地进行,这大大提高了长序列预测的推理速度。 在四个大规模数据集上的大量实验表明,Informer的性能明显优于现有的方法,为LSTF问题提供了一种新的...
Informer同时利用了transformer 编码器层和(掩码)transformer 解码器层。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...
简介:时间序列预测在金融、气候、医疗等领域具有广泛应用。传统的预测方法如Prophet和Arima在短序列预测上表现良好,但在长序列预测上力不从心。Informer作为一种新型的高效Transformer模型,以其强大的长序列处理能力,为长序列时间序列预测提供了新的解决方案。
AAAI2021,新型的时间序列模型—Informer 最新一篇论文来自于AAAI2021的会议,名为《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》为时间序列预测任务带来了新的曙光。时间序列预测模型的必要条件是:超强的长时间序列对齐能力,和超级处理长时间序列的输入和输出的操作能力。