为了提高处理 LSTF 问题时的预测能力,论文提出的Informer实现了良好的效率改进。 文章的主要贡献总结为以下: (1)提出的 Informer 在 LSTF 问题中成功提高了预测能力,验证了类 Transformer 模型在捕获长序列时序输出和输入之间的个体长期依赖性方面具有潜在价值;【证明了 Transformer 模型在捕获长期依赖关系方面的作用】 ...
论文的整体阅读中文笔记见我的另一篇文章 Allen:Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting阅读笔记 本篇论文为AAAI的2021年度最佳论文,具有很强的启发学习意义,故在…
Informer[1]除了提出在时序问题下使用自注意力蒸馏机制，每层Encdoer都将输入序列的长度减小一半，从而大大减小了Encoder内存开销和计算时间；同时提出在Decoder结构中使用生成式结构，能够一次生成全部预测序列，极大减小了预测解码耗时。CP Transformer[4]通过类比在动态图上形成hyperedge的方式，整合token的embedding来实现...
从上表中,我们发现: 所提出的模型Informer极大地提高了所有数据集的推理效果(最后一列的获胜计数),并且在不断增长的预测范围内,它们的预测误差平稳而缓慢地上升。 query sparsity假设在很多数据集上是成立的; Informer在很多数据集上远好于LSTM和ERNN 2. 参数敏感性 从上图中,我们发现: Input Length:当预测短序...
【论文解读】AAAI21最佳论文Informer:效果远超Transformer的长序列预测神器!,炼丹笔记干货作者:一元,四品炼丹师Informer:最强最快的序列预测神器01简介在很
原始题目:Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting 中文翻译:Informer:超越有效变换器进行长序列时间序列预测 发表时间:2021-05-18 平台:Proceedings
Informer:最强最快的序列预测神器 AAAI21最佳论文Informer:效果远超Transformer的长序列预测神器! 作者:一元,公众号:炼丹笔记 01 简介 在很多实际应用问题中,我们需要对长序列时间序列进行预测,例如用电使用规划。长序列时间序列预测(LSTF)要求模型具有很高的预测能力,即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的长程相关性耦合...
代码仓库:https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020 简介:据网上说是被评为AAAI 2021最佳论文,其作者设计了一种专为LSTF (长序列时间序列预测)设计的基于Transformer的改进模型 Informer,来解决Transformer在应用于LSTF时存在一些严重的问题。比如二次时间复杂度、较高的内存使用量和编解码器结构的固...
AAAI最佳论文Informer:效果远超Transformer的神器 简介 预处理 Preliminary 与样本生成 Step1:Embedding 待更新 2021/04/02 由于Informer主要是在Transformer上的改进,这里不再赘述Transformer的细节,可以参见另外的博文,可以推荐两个。 深入理解Transformer及其源码解读 最火的几个全网络预训练模型梳理整合... ...
fatal: 目标路径 '2022_Informer_Paddle' 已经存在,并且不是一个空目录。 In [1] %cd 2022_Informer_Paddle /home/aistudio/2022_Informer_Paddle In [2] # 测试是否可运行 !python main_informer.py Args in experiment: Namespace(activation='gelu', attn='prob', batch_size=32, c_out=1, checkp...