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!
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21.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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...
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...
🎉 2024年,时间序列预测的新星——Patch方法,以其强大的性能和灵活性,正在引领新的预测潮流。自从ICLR 2023上提出的PatchTST模型以来,基于Patch的时序预测论文如雨后春笋般涌现,不断刷新SOTA记录!🧠 Patch方法的应用,有效解决了Transformer在时序预测中面临的计算复杂度高、信息提取效率低、位置信息表示不明显等难题,...
🎓在PatchTST等一系列后续Transformer相关的工作中,使用patch进行时间序列数据处理+Transformer模型结构的方式逐渐成为时间序列预测的主流模型。然而,之前的很多工作,都使用一个固定的时间窗口进行patch处理,降低了模型对于不同scale规律性的捕捉。 🎓今天这篇文章,给大家汇总了近期的2篇多粒度patch+Transformer的代表工作...
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。
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...
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...