Informer核心创新点,解决二次计算复杂度,高耗内存,预测长输出受限问题。 自注意蒸馏通过将级联层输入减半来突出支配注意,并有效地处理极长输入序列。通过训练一个较小的模型来指导一个较大的模型的学习,从而提高模型的效率和准确性。 生成式解码器虽然概念简单,但在一次向前操作中预测长时间序列,而不是一步一步地...
同济大佬三天时间教你掌握最热门两大时间序列预测算法:Informer+LSTM基础原理及代码复现,是真的通俗易懂!共计23条视频,包括:Informer时间序列预测、Informer时间序列预测源码解读.(一)、Informer时间序列预测源码解读.(二)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1.Informer时间序列预测(上) 01:00:07 2.Informer时间序列预测(下) 01:04:31 3.1-时间序列模型 09:25 4.2-网络结构与参数定义 07:53 5.3-构建LSTM模型 06:42 6.4-训练模型与效果展示 11:16 7.5-多序列预测结果 11:10 8.6-股票数据预测 07:15 9.7-数据预处理 08:04 10.8-预测结果展示 ...
生成式解码器虽然概念简单,但在一次向前操作中预测长时间序列,而不是一步一步地预测,这大大提高了长序列预测的推理速度。在4个大规模数据集上的大量实验表明,Informer算法显著优于现有方法,为LSTF问题提供了一种新的解决方案3. 搭建模型(使用PaddlePaddle)3.1...
1.1-时间序列模型 09:25 2.2-网络结构与参数定义 07:53 3.3-构建LSTM模型 06:42 4.4-训练模型与效果展示 11:16 5.5-多序列预测结果 11:10 6.6-股票数据预测 07:14 7.7-数据预处理 08:04 8.8-预测结果展示 06:25 9.1-时间序列预测 01:54:24 10.2-Informer时间序列预测源码解读.(一) 01:...
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...
Informer部分:处理全局时序模式,能够有效处理长时间序列数据。 LSTM部分:处理局部时序模式,能够有效捕捉短期依赖性和序列数据的动态变化。 这种架构能够更全面地捕捉时序数据的特征,提升模型的预测性能。 1.3 模型融合 将Informer和LSTM的输出拼接在一起,通过一个全连接层融合不同模型的特征。这种融合方式使得模型能够同时...
相比与 Informer，他们都提出了要改变注意力机制，提升序列级连接和降低运算复杂度。不同的是，Autoform...
递归神经网络是一种特殊的神经网络，旨在有效地处理 序列数据，序列数据包括 时间序列 （在一定时间段内...
2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 247 -- 6:56:01 App (很强)!时间序列预测教程与Informer时间序列预测源码解读!!绝对通俗易懂的时间序列预测模型讲解【时间序列 | ARIMA时序预测 | MATLAB】 752 22 2:03:42 App 草履虫...