(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...
上述模型的失败表明需要提高模型对长序列的容量以应对LSTM问题,具体来说需要模型具备以下能力: ①良好的长程对齐(long-range alignment)能力; ②对长序列的输入和输出的有效处理。 2. Transfomer模型的优势与局限之处 Transfomer模型相较于RNN结构模型表现出了更强的捕获长程依赖关系的能力,其中很重要的一个原因是Tran...
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...
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...
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...
从深度学习基础、神经网络架构、卷积与递归网络原理讲起,通过实战搭建神经网络、卷积网络,开展 LSTM 时序预测。深入解读 Informer 原理与源码,学习 Timesnet 时序预测。理论与实战紧密融合,助你系统掌握时间序列分析技能,为应用与研究筑牢基础,无论是新手入门还是进阶提升...
相较于传统的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM),Informer在处理长序列数据时具有更高的效率和准确性。这得益于其独特的自注意力机制、高效的内存压缩技术以及强大的长序列处理能力。 二、自注意力机制 自注意力机制是Informer的核心组成部分,也是其神秘力量的源泉之一。简单来说,自注意力机制允许模型在处理...
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 ...