(2)现存用于 LSTF 任务的方法因为预测能力的限制,大多专注于短期预测,而现在越来越长的序列似乎成为了 LSTF 研究的阻碍。 如下图(c)中,LSTM 网络预测了变电站从短期(12 points,0.5 days)到长期(480 points,20 days)的每小时温度。在预测长度大于 48 points 时,MSE score(均方误差分数)迅速上升,同时 Inferenc...
在Informer中提出,在长序列预测过程中,如果序列越长,那么速度会越慢,同时,效果也会越差。 这并不难理解,由于时间序列预测中 t 时刻依赖 t-1 时刻的输出,那么随着时间序列越长,那么速度也会变慢,同时,也会更加难以收敛,因为无论是LSTM还是RNN,其使用的都是反向传播算法计算损失函数来进行优化,序列越长,那么求...
LSTM层是整个模型的核心组件,用于处理输入序列数据。LSTM层具有三个门控单元:输入门、遗忘门和输出门。它们通过不同的权重来决定对输入的处理方式,从而捕捉长程的依赖关系。 2.3全连接层 全连接层用于将LSTM层输出的序列数据转换为固定维度的向量表示。该层的作用类似于传统的神经网络中的隐藏层。 2.4输出层 输出层...
通过的路径越短,有效的梯度信息才会保留得越多,才会传递得越准确。 相比之下,LSTM的最大路径为O(L),也就是说长为L的序列中的最后一个点,总要经过序列中的每一个点,才能把梯度回传到第一个点,如此之长的回传距离会导致梯度消散或梯度爆炸的问题,并且存储这些梯度所花费的时间空间开销都很大。 但Transformer不...
并行的(比较 LSTM 更快), 而且有注意力机制,全局信息丰富。 劣势 计算问题,注意力机制需要参考每一个序列,所以序列长,效率自然也低。 Decoder的输出墨迹,需要参考上一个预测结果推断当前预测。 3.1.2 需要优化的地方 Attention 计算(Faster) ——> Encoder 堆叠 ...
相较于传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),Informer具有更高的计算效率和更低的内存消耗,因此在处理大规模数据时具有显著优势。 二、Informer技术的核心优势 高效性:Informer采用了独特的自注意力机制,能够在一次前向传播中同时处理整个序列,从而避免了RNN等模型中的逐步计算过程。这种并行化处理方式显著...
与传统的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)等模型不同,Informer模型通过自注意力机制,能够直接学习输入序列中不同位置之间的相关性。这种机制使得模型能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系,提高了预测的准确性。 四、跨时间步交互层 Informer模型还通过一个跨时间步的交互层来捕捉不同时间步之间的依赖关系。这...
作者在几个主要与电力预测有关的时间序列数据集上对Informer进行了基准测试：特别是电力变压器和用电负荷。 他们测试了预测几个不同时间间隔数据的模型，包括在天气预报数据集上测试了模型。 他们使用MSE和MAE作为评估指标，并将Informer的性能与其他几种transformer 变型以及流行的LSTM模型进行比较。将模型移植到流量预测...
Informer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于处理时间序列预测问题。与传统的RNN、LSTM、GRU等模型相比,Informer模型具有以下几个显著特点: 多尺度时间编码器和解码器:Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构,可以同时考虑不同时间尺度上的信息。这种设计使得模型能够更好地捕捉时间序列中的...