informer是一个长序列预测模型,对于transformer而言它带来了三个优点,第一就是解决了长序列的预测困扰,第二就是把transformer的O(L2)的时间复杂度降低为O(LlogL)。informer总体来说也是属于transformer的一类衍生模型,通过transformer做了一些改造,比如把transformer的Attention改成了ProbAttention,沿用了transformer的编码器和...
1 基于Informer-LSTM的并行预测模型 2 基于Informer + TCN-SENet的并行预测模型 3 基于Informer+BiGRU-GAtt的并行预测模型 4 基于VMD滚动分解 + Informer-BiLSTM的预测模型 5 Informer 详解,三大创新点 5.1 概率稀疏注意力机制(ProbSparse Self-attention) 5.2 多尺度特征提取-信息蒸馏 5.3 时间编码 往期精彩内容: ...
【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。
只需8小时就跟着博导搞定了【LSTM股票预测+Informer+Pandas+AIRMA模型】不愧是计算机博士唐宇迪,讲的如此通俗易懂(深度学习/机器学习) 1.9万 8 06:17:00 App 【比刷剧还爽】2024最好出论文的两大预测模型:LSTM+Informer两大模型,跟着大佬论文解读,只花三小时即可跑通!BP时序预测 | ARIMA时序预测 ...
简介:时间序列预测是众多领域如金融、环境科学、医疗健康等的关键问题。传统的预测模型如Prophet和Arima在处理长时间序列时遇到了挑战。Informer作为一种新兴的模型,通过超越Transformer的方式,为长时间序列预测提供了新的解决方案。本文将详细解析Informer的原理、优势和应用场景,帮助读者深入理解并掌握这一强大的预测工具。
Informer模型,作为一种创新的时间序列预测方法,凭借其高效的计算能力和卓越的预测精度,逐渐受到研究者和实践者的关注。 一、Informer模型的核心思想 Informer模型采用了傅里叶混合窗口注意力机制,旨在解决传统时间序列预测算法在计算效率和精度之间的矛盾。传统方法在计算注意力权重时,通常采用滑动窗口的方式,这种方式在处理...
encoder-decoder结构在解码时是逐步进行的,预测序列越长,预测时间也就越长。针对这些问题,Informer模型在Transformer的基础上提出了三点改进: ProbSparse自注意力机制:将时间复杂度降低到O(L⋅logL)。 自注意力蒸馏机制:通过缩短每一层的输入序列长度来减少计算量和存储量。
1.3 电力负荷预测可视化: 2 模型创新点介绍 2.1 结合Informer和BiGRU-GATT的优势 Informer:擅长处理长时间序列,能够并行计算,提高了计算效率和预测性能。Informer在Transformer的基础上进行了改进,使其更适合时序数据,特别是具有长时间依赖的序列数据。 BiGRU-GlobalAttention:通过双向门控循环单元(BiGRU)同时从前向和后向...
传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在性能瓶颈,而Transformer模型凭借其强大的自注意力机制,逐渐在NLP和CV等领域崭露头角。然而,直接将Transformer应用于时间序列预测任务时,面临着计算复杂度和内存使用量的挑战。Informer模型作为Transformer的改进版,通过引入ProbSparse自注意力机制和生成式解码器,有效解决了...
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。