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...
PatchTST的核心思想是将时间序列数据分割成子序列级别的patch,作为Transformer的输入token。这样做的好处有三方面:首先,局部语义信息得以保留在Embedding中,使得模型能够更好地捕捉时间序列的局部特征;其次,通过减少注意力映射的计算和内存使用,PatchTST在处理长时间序列时具有更高的效率;最后,该模型能够利用更长的历史数据...
可以看到 PatchTST 的效果超过了 DLinear 以及其它的 Transformer-based 模型。 总结 论文最核心的两点,分 patch、通道独立、以及自监督 mask 重建的做法在之前的时间序列相关论文中都已经存在了,所以我认为创新性并不是很强,但是效果不错。
一、PatchTST的核心思想 PatchTST的核心思想包括两个方面:一是将时间序列按照一定大小的窗口和步长切分成Patch,作为模型输入的Token捕捉局部信息;二是实现通道独立性,以多变量时间序列为例,每个通道包含一个单变量时间序列,共享相同的嵌入和权重。 Patch设计 Patch的设计是PatchTST模型的关键创新之一。通过将时间序列分割...
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.
先进行自监督训练再微调下游预测任务,效果会比直接训练下游预测任务要好。 实验结果 可以看到 PatchTST 的效果超过了 DLinear 以及其它的 Transformer-based 模型。 总结 论文最核心的两点,分 patch、通道独立、以及自监督 mask 重建的做法在之前的时间序列相关论...
可以看到 PatchTST 的效果超过了 DLinear 以及其它的 Transformer-based 模型。 Comments 论文最核心的两点,分 patch、通道独立、以及自监督 mask 重建的做法在之前的时间序列相关论文中都已经存在了,所以我认为创新性并不是很强,但是效果不错。 更多阅读
可以看到 PatchTST 的效果超过了 DLinear 以及其它的 Transformer-based 模型。 Comments 论文最核心的两点,分 patch、通道独立、以及自监督 mask 重建的做法在之前的时间序列相关论文中都已经存在了,所以我认为创新性并不是很强,但是效果不错。 更多阅读
PatchTST是一个结合了patching和Transformer结构的时间序列预测模型。它利用了通道独立性来处理多变量时间序列,这在许多实际应用中是非常有用的。比如,在金融领域,股票价格、交易量和其它相关指标可以作为一个多通道信号,通过PatchTST进行预测。 那么,PatchTST是如何工作的呢?首先,它利用通道独立性将多变量时间序列分解为...
时间序列分析是计算机科学和相关领域中一个至关重要的研究方向,广泛应用于金融、气象、工业等多个领域。近年来,随着深度学习技术的不断发展,基于Transformer的模型在时间序列预测中展现出强大的潜力。然而,直接应用Transformer模型于时间序列预测仍面临诸多挑战,如计算复杂度高、难以捕捉局部信息等。为此,PatchTST模型应运而...