本文提出了一种用于时间序列预测的多尺度Transformer与自适应路径(Pathformer)。它通过引入具有多尺寸的patch划分和对划分的patch进行双重注意力建模,将多尺度序列分辨率和距离整合在一起,从而实现了对多尺度特征的全面建模。此外,自适应路径根据不同的时间动态路由选择和聚合尺度特定特征。这些创新机制共同使Pathfor
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...
AI代码解释 reshape之后的数据送入到encoder(),encoder输出的仍然是三维的,既[(batch_size*channel),patch_num,d_model],所以我们看到encoder的输出结果再次经过reshape变回四维,然后再经过head变到与预测序列的维度一致,从而计算损失。总结PatchTST的代码推荐大家亲自跑一遍,其实模型结构没有太大变化,重点是对数据数据...
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任务,它们的特征维度是如何与图中的模型结构对应?有何区别? 在文本任务中,我们通常有“句子、字/词、词向量”三方面特征,把字或词做词嵌入,得到词向量,所以输入层(input_size)的维度实际...
时间序列数据中的“patch”操作通常指的是对时间序列中的某些部分进行修正、更新或补充,以确保数据的准确性和完整性。以下是对这个操作进行拆解和详细解释的回答: 明确时间序列“patch”的具体含义和目标: “patch”操作可能意味着修复数据中的缺失值、异常值或不一致性。 目标可能是提高时间序列数据的整体质量,使其...
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。
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,...
PatchTST,即Patch Time Series Transformer,是一种基于Transformer的时间序列分析模型。Transformer模型是近年来在自然语言处理领域取得巨大成功的模型,其通过自注意力机制和多层感知机的方式,实现了对序列数据的高效处理。PatchTST借鉴了Transformer的思想,将其应用于时间序列分析领域,取得了显著的成果。 PatchTST的主要思想是...
本文的核心点包括2个方面,第一个是可扩展的动态patch划分代替固定patch划分;另一个是在模型结构上采用全MLP的3层时间序列建模,实现patch内、patch间、变量间3个维度的信息交互。 本文设计了一种动态可扩展的patch生成方法。这种方法将patch的生成抽象成5元组(中心点,样本点数量,中心点偏离数、左侧边界偏离数、右侧边...