2024用Patch做时间序列预测才是王道 2024用Patch做时间序列预测才是王道,附10种创新方法+代码#人工智能 #深度学习 #时间序列 - 人工智能论文搬砖学姐于20240809发布在抖音,已经收获了21.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
2024Patch做时间序列预测才是王道,附10种改进思路和源码#人工智能 #深度学习 #时间序列预测 - 人工智能论文搬砖学姐于20240603发布在抖音,已经收获了19.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
目前基于深度学习的时间序列预测主要有两大创新方向:一是模型结构创新,以informer为代表;二是数据输入创新,以PatchTST为代表。 在多变量时序预测领域,Patch的使用是为了将时间序列数据转换成适合深度学习模型处理的形式。这有助于提高模型的处理能力和预测精度,同时也优化了模型的计算效率。 受视觉启发,Patch是近年深度学...
与许多现有的时间序列变压器相比,作者采用了相对位置编码,这更适用于提取不同尺度的周期性成分。 创新点: 引入了基于patch的时间序列转换器模型(MTST),将时间序列划分为patch,并使用注意力机制来建模patch内的时间模式和patch之间的关系。 使用相对位置编码(relative PE)来建模周期模式,相对于绝对位置编码(absolute PE)...
之前,我们解读过时间序列预测模型中的经典文章PatchTST。事实上,Patch方法目前在时间序列领域几乎等同于attention。 本文介绍的论文也比较有意思,是继PatchTST之后的新工作,进一步简化了时序预测模型,同时也对比了Patch independent和Patch dependent两种方法。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2312.16427 ...
基于Patch的时间序列预测新SOTA揭秘 随着大数据和人工智能技术的飞速发展,时间序列预测成为了众多领域的关键技术,如金融、医疗、交通等。近年来,深度学习算法在时间序列预测领域取得了显著进展,其中,Transformer模型因其强大的序列建模能力而备受关注。然而,由于时间序列具有自相关性、周期性以及长周期性预测等独特特性,...
这是因为 LSTM 的权重矩阵(包括输入门、遗忘门、输出门和细胞状态更新相关的权重)在整个序列处理过程中是共享的!我在学RNN时候就没有学仔细,上面两点理解都有偏差。 图片来源:知乎master苏 实际上,RNN的立体结构如上图所示,你会发现每个时间步都是有深度的。那么思考这样一个问题:使用LSTM处理文本任务以及时间序列...
论文提出Pathformer模型,它整合了时序的resolution和distance,能够根据输入时间序列中不同的时序,动态调整多尺度建模过程,自适应的用不同尺度的patch分解时间序列。并在patch内和patch间设计了注意力机制,以捕获全局和局部的依赖关系,用于时间序列预测。提高了预测准确性和泛化性。对九个真实世界数据集的实验结果表明,Path...
1896 2 1:14 App 图神经网络的时间序列模型综述:GNN for TS 567 -- 0:56 App 清华&蚂蚁提出:反向transformer—最新时序预测SOTA模型!【附原文和代码】 1541 -- 0:45 App 注意力机制魔改新思路: 窗口注意力速度提升210倍,刷新SOTA!10种创新思路 1766 -- 0:52 App ResNet最新变体:性能反超Transformer,...
基于Patch的时间序列建模方法,最早在PatchTST这篇文章中提出。通过将时间序列进行分段,每段分别用MLP映射成向量,输入到Transformer模型中,实现时间序列编码。 其中,Patch的生成方式,也成为后续的研究焦点。Patch的生成结果,主要由窗口大小和滑动间隔组成,不同的patch处理方式,对于后续的建模结果又比较大的影响。因此,一些...