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!
基于Patch的时间序列预测新SOTA! 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...
一个新的基于transformer的模型,在长时间序列预测任务中取得了很厉害的结果:PatchTST。 PatchTST是patch time series transformer的缩写,它是由Nie, Nguyen等人在2023年3月的论文中首次提出:A Time Series is Worth 64 Words: Long-Term Forecasting with Transformers[2]。与其他基于transformer的模型相比,他们提出的...
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,...
简介:本文深入解读了2023年ICLR会议上发表的论文《A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers》,该论文提出了一种名为PatchTST的多元时间序列预测和自监督表示学习模型。PatchTST基于Transformer架构进行了创新,包括将时间序列切分为Patch作为模型输入以及通道独立性的设计,显著提高了长期...
2. 保持时间序列的局部性,因为时间序列具有很强的局部性,相邻的时刻值很接近,以一个 patch 为 Attention 计算的最小单位显然更合理。 3. 方便之后的自监督表示学习,即 Mask 随机 patch 后重建。 4. 分 patch 还可以减小预测头(Linear Head)的参数量。如...
dlinear,patchtst python代码,pytorch架构 适合功率预测,风电光伏预测,负荷预测,流量预测,浓度预测,机械领域预测等等各种时间序列预测。 Patchest是2023年发表了一个新的模型,它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果。创新点超级强。 模型精度高.
多变量时间序列预测PatchTSMixer大模型实践演示 #小工蚁,于2024年2月5日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
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