Lim, B., Arık, S. Ö., Loeff, N., & Pfister, T. (2021). Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting.International Journal of Forecasting. 首先来谈谈一个好的时序模型需要考虑的东西可能有哪些: 单变量、多变量时间序列通吃 既能利用序列自身的历史信息,...
TFT强调的重要贡献之一在于可解释性,那么它的可解释性部分完成得如何? 两种常见可解释性方法 LIME LIME 全称 Local Interpretable Model-Agnostic Explanations,出自2016 KDD 发表的一篇文章“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classififier。LIME提供一种与模型无关的方法,使用可解释的模型...
3、训练TFT 现在我们将创建 TemporalFusionTransformer 模型了。这里使用 PyTorch Lightning 训练模型。 pl.seed_everything(42)trainer=pl.Trainer(gpus=0,# clipping gradients is a hyperparameter and important to prevent divergance# of the gradient f...
本文将在一个非常小的数据集上训练 TemporalFusionTransformer,以证明它甚至在仅 20k 样本上也能很好地工作。 1、加载数据 本文中将使用 Kaggle Stallion 数据集,该数据集跟踪几种饮料的销售情况。我们的目标是预测在接下来的六个月中,库存单位 (SKU) 销售的商品数量或由零售商代理机构销售的产品数量。 每月约有 2...
1, limit_train_batches=30, # coment in for training, running valiation every 30 batches # fast_dev_run=True, # comment in to check that networkor dataset has no serious bugs callbacks=[lr_logger, early_stop_callback], logger=logger,)tft = TemporalFusionTransformer.from_dat...
使用Temporal Fusion Transformer 进行时间序列预测 目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中,深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。 为什么需要更加现代的时间序列模型? 专为单个时间序列(无论是多变量还是单变量)创建模型的情况现在已经很少见了。现在的时间序列研究方向都是...
Temporal Fusion Transformer(TFT)是一个基于注意力的深度神经网络,它优化了性能和可解释性,顶层架构如图2所示。 TFT架构的优点如下: 能够使用丰富的特征:TFT支持三种不同类型的特征:外生类别/静态变量,也称为时不变特征;具有已知输入到未来的时态数据,仅到目前已知的时态数据;具有未知输入的未来时态数据。
参考:Darts - Temporal Fusion Transformer(Examples) 参考:什么是协变量以及协变量的定义是什么?(Covariate,研究某种自变量对因变量的影响,则实验过程中除研究的自变量因变量之外,还有其他很多变量对实验造成影响,而这些其他变量中,可以被控制的叫控制变量,不可被控制的叫协变量) Temporal Fusion Transformer Unleashed: ...
使用Temporal Fusion Transformer 进行时间序列预测 目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中,深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。 为什么需要更加现代的时间序列模型? 专为单个时间序列(无论是多变量还是单变量)创建模型的情况现在已经很少见了。现在的时间序列研究方向都是...
Temporal Fusion Transformer(TFT)是一个基于注意力的深度神经网络,它优化了性能和可解释性,顶层架构如下图所示。 TFT架构的优点如下: 能够使用丰富的特征:TFT支持三种不同类型的特征:外生类别/静态变量,也称为时不变特征;具有已知输入到未来的时态数据,仅到目前已知的时态数据;具有未知输入的未来时态数据。