应用在每个ModernTCN Block,即X=X+Block(X),skip connection,懂得都懂,无需多言。 增大卷积核来增大感受野 有很多CV的论文把ConvNet的卷积核增大,扩大了感受野的同时,预测精度得以提升。把这个思路迁移到1D卷积。以ETTh1数据域的预测为例,在DW卷积部分,本文使用了51和5的卷积核,即下图中large_size=51,small_si...
ModernTCN在时间序列分析领域具有广泛的应用前景。例如,在金融领域,可以利用ModernTCN对股票价格进行预测,帮助投资者制定更合理的投资策略。在健康监测领域,可以利用ModernTCN对生命体征数据进行实时分析,及时发现异常情况并采取相应措施。此外,ModernTCN还可以应用于交通流量预测、能源消耗预测等领域。 七、总结 本文详细解析...
那么moderntcn做了那些工作呢? 思考:之前的tcn的问题是什么? 视野域的重要性 moderntcn采用的kernel_size = 51,可以感受到更多的信息。 模型结构 代码部分 代码部分非常的简单 x -> embedding - > num_layer层的ModernTCNBlock-> self.head重新进行mapping Embedding M为channel数,L为length长度,D为output channe...
在实验中,研究者们将ModernTCN与最先进的基于Transformer和基于MLP的模型进行了比较。结果表明,ModernTCN在五个主流时间序列分析任务(长期和短期预测、补全、分类和异常检测)上实现了相当的性能,同时保持了卷积模型在效率上的优势。这一成果为时间序列分析提供了一种在效率和性能之间取得更好平衡的解决方案。 当然,作为...
ModernTCN是一种基于传统的Temporal Convolutional Network(TCN)的改进模型,它通过卷积操作捕捉时间序列中的局部和全局模式。相较于传统的RNN或LSTM结构,TCN具有更好的并行计算能力和更少的内存占用,因此在处理长时间序列数据时更具优势。ModernTCN在TCN的基础上引入了一系列现代化的改进,旨在提高其性能和效果。 二、Mod...
这论文创新点可不少:一是提出了新解决方案,深入研究怎么在时间序列里用好卷积,这个ModernTCN比现有的卷积模型更能挖掘卷积在时间序列分析中的潜力。二是性能特别卓越,在多个主流时间序列分析任务上,达到了最先进的性能,任务泛化能力超厉害。三是做到了平衡高效,在保持卷积模型效率优势的同时,性能跟最先进的基于...
ModernTCN 在骨干网络中同样包含时序、特征、通道的信息提取模块，流程同 TSMixer类似，区别在于各个模块采用了卷积网络实现。在 Patch Embedding 步骤，ModernTCN 与上述模型略有不同，它采用 1D 卷积实现，kernel size 对应 Patch 的窗口大小 P，stride 对应为 Patch 的步长 S，输出通道数对应目标嵌入维度 D。对一...
模型消融测试 对 TSMixer 和 ModernTCN 模型进行模块剔除实验，无 Patch+通道混合模型因 子的 RankIC 出现轻微下降，但 TOP 组超额收益表现出明显差异，TOP 组年 化收益分别降低了 8.07%、5.25%。骨干网络的设计对模型综合表现有重要影 响。报告原文节选如下：本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。【幻影...
深度学习强大的表征能力使其在多个领域取得了显著成果,在时序领域同样也 有许多模型选择。本文探索了 PatchTST、TSMixer、ModernTCN 三个近年的 时序深度学习模型在因子挖掘上的运用,它们采用了 Patch+通道独立的模型 设计,骨干网络分别基于自注意力、MLP、CNN 机制。
ModernTCN 这里提出了一个 ModernTCN 的模型,实现起来很简单,作者附上了模型的代码实现。这篇文章是 ICLR 上用 TCN 来做一般的时间序列分析,在 Rebuttal 之后的分数为 888,算得上是时间序列领域相关的论文中最高分那一档。用于一般时间序列分析的现代纯卷积结构...