Patch TST作者在论文中,首先进行了一个case study来验证时间序列Patch的好处。结果如下,其中L是look-back window的长度,N是input tokens的长度。右表说明进行patch后,运行时间大幅缩短约至L/N。左表说明两件事:首先,对比前两行说明L越大,提供的时序信息越多,预测误差越小(但L越大计算复杂度越高);其次,Patch之...
图2:来自PatchTST论文,描述了Channel Independence的过程 Self-Supervised 时间序列如果要像NLP那样简单mask掉某个元素来做Self-Supervised,会很容易通过前后的元素推测出来(比如均值等)mask掉的信息,而没有学到序列的特点。 该论文提出如下图3的架构,不只是预测某个元素,而是预测整个patch。这样问题难度就上来了,会约...
论文研读之加强Transformer用于时序预测:通道对齐鲁棒混合CARD HCHHOH 02:46 深度学习 | NLP时间序列预测任务 | ICLR 2023顶会 | 补丁时间序列预测PatchTST即插即用模块,NLP方向通用模块 Ai缝合怪 31:35 peakconca 24:27 论文研读之基于MLP的时序预测模型TimeMixer:时序分解+多尺度混合 ...
PatchTST : 谁说 Transformer 在时序预测中不如线性模型?, 视频播放量 696、弹幕量 0、点赞数 22、投硬币枚数 24、收藏人数 82、转发人数 5, 视频作者 AI科研干货铺, 作者简介 定期分享AI领域科研动向、论文资料。一起快乐发顶会!,相关视频:手把手论文带读【时序预测】
独立的变量输入,与CrossFormer中的TwoStage注意力相似,其实也就是每次进行注意力计算的时候,是主要对谁进行注意力计算;如同CrossFormer中提到的时间注意力,方式其实是和PatchTST相似的,都是将时间长度放出来进行注意力计算;维度注意力其实就是将特征列放出来进行注意力计算。具体可参考文章:CSDN-CrossFormer,知乎-CrossForme...
清华大学提出TimeXer,Transformer基础上刻画外生变量提升多元时许预测效果#人工智能 #机器学习 #论文 #算法 #清华大学 圆圆的算法笔记 1625 0 24:27 论文研读之基于MLP的时序预测模型TimeMixer:时序分解+多尺度混合 HCHHOH 1.1万 71 50:54 手把手论文带读【时序预测】(一) PatchTST : 谁说 Transformer...
Patch TST作者在论文中,是首先进行了一个case study来验证时间序列Patch的好处。结果如下,其中L是look-back window的长度,N是input tokens的长度。右表说明进行patch后,运行时间大幅缩短约至L/N。左表说明两件事:首先,对比前两行说明L越大,提供的时序信息越多,预测误差越小(但L越大计算复杂度越高);其次,Patch...
手把手论文带读【时序预测】(三) MAGNN:基于多尺度自适应图神经网络的多变量时间序列预测 AI科研干货铺 1416 0 RNN复兴!性能反超Transformer,训练速度提升1300倍! AI因斯坦学AI 5546 0 STL+FAN+TCN+Informer时间序列预测模型 成为深度学习高手 1130 0 【时序预测】SCINet模型精讲,通俗易懂,一学就会 打酱油...