1. 前情提要 心电图(ECG)被广泛应用于检测各种心脏疾病,包括心律失常、心脏病发作和心力衰竭等。近些年深度学习方法在心电图数据分类领域取得了不错的效果。基于深度学习的ECG数据分类方法,通常以监督学习范式…
LLM for Time Series:Text Prototype Aligned Embedding to Activate LLM’s Ability for Time Series 今天给大家介绍一篇由北京大学和阿里联合推出的工作,使用LLM实现时间序列的分类和预测任务。 前情提要 目前针对于时间序列LLM的工作主要由两种策略, 一是LLM for-TS:从零开始设计并预训练适用于时间序列的基础大模型...
实验结果表明,预训练 LLM 对时间序列预测任务来说还不是很有用。 总体而言,如表 3 所示,在 8 个数据集和 2 个指标上,消融方法在 26/26 案例中优于 Time-LLM 方法,在 22/26 案例中优于 LLaTA,在 19/26 案例中优于 OneFitsAll。 总之,很难...
实验结果表明,预训练 LLM 对时间序列预测任务来说还不是很有用。 总体而言,如表 3 所示,在 8 个数据集和 2 个指标上,消融方法在 26/26 案例中优于 Time-LLM 方法,在 22/26 案例中优于 LLaTA,在 19/26 案例中优于 OneFitsAll。 总之,很难说 LLM 可以有效地用于时间序列预测。 基于LLM 的方法是否值...
论文标题:Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting? 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.16964 这些发现是该团队通过大量消融研究得到的,其中揭示出当前时序预测研究中存在一个「令人担忧的趋势」。 但该团队也表示:「我们的目标并不是暗示语言模型永远无法用于时间序列。」事实上,近期一些研...
Time series forecasting holds significant importance in many real-world dynamic systems and has been extensively studied. Unlike natural language process (NLP) and computer vision (CV), where a single large model can tackle multiple tasks, models for time series forecasting are often specialized, n...
论文标题:Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting? 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.16964 这些发现是该团队通过大量消融研究得到的,其中揭示出当前时序预测研究中存在一个「令人担忧的趋势」。 但该团队也表示:「我们的目标并不是暗示语言模型永远无法用于时间序列。」事实上,近期一些研...
在论文《A decoder-only foundation model for time-series forecasting》中，谷歌研究人员尝试设计了一个时间序列基础模型，在零样本（zero-shot）任务上取得了不错的效果：论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.10688 该研究中，研究者设计了一种用于预测的时间序列基础模型 TimesFM，其在各种公共数据集上的 zero...
TimeGPT是一个预训练模型, 首个时间序列基础大模型 多层Encoder+Decoder组成 训练集:1000亿行的金融、天气、能源和网络数据。 评估指标包括相对平均绝对误差和相对均方根误差 2.路线(2) TEST:Text Prototype Aligned Embedding to Activate LLM’s Ability for Time Series ...
For short-term forecasting, download the M4 datasets fromTime-Series-Library. Place them4folder within./datasets. Preparing Word Token Embeddings Execute the command below to extract principal components from the word token embeddings: python pca.py ...