对于 TemporalFusionTransformer，最佳学习率似乎略低于默认的学习率。我们也可以不直接使用建议的学习率，因为 PyTorch Lightning 有时会被较低学习率的噪音混淆，所以我们使用一个根据经验确定的学习率。early_stop_callback = EarlyStopping(monitor="val_loss", min_delta=1e-4, patience=10, verbose=False, mode...
对于TemporalFusionTransformer,最佳学习率似乎略低于默认的学习率。我们也可以不直接使用建议的学习率,因为 PyTorch Lightning 有时会被较低学习率的噪音混淆,所以我们使用一个根据经验确定的学习率。 early_stop_callback=EarlyStopping(monitor="val_loss", ...
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...
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...
如何使用 Temporal Fusion Transformer 进行预测? 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...
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。
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。
作者指出现有的这些模型都是黑盒模型,并没有展示出它们如何使用当前场景的所有输入。在本文中,我们介绍了Temporal Fusion Transformer,一个新的基于attention的架构,包含高性能的多领域预测与时域上可解释的功能。 为了学习不同尺度上时域的关系,TFT使用了循环层来进行本地的处理与可解释的自注意力层,用作长期依赖。
如何使用 Temporal Fusion Transformer 进行预测? 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...
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。