紫色框框就是 Temporal Fusion Decoder,我们先看它的输入是啥,有两部分输入: (1)棕色箭头表示的静态上下文向量 \mathbf{c}_e (2)黑色箭头表示的经过LSTM编码的每个时间步的隐层表征 \tilde{\xi}_t 是经过变量选择网络得到的每个时间步 t 的表示向量,将 \tilde{\xi}_{(t-k:t)} 送入LSTM encoder, \til...
论文出自:Temporal Fusion Transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting 一、引出TFT模型 (一)最近的多水平预测深度学习方法 1. 迭代 除了要预测的变量均是已知变量。 TFT:划分成两类 (1)静态协变量(不随时间变化) (2)时变变量(随时间变化): 1)过去观察到的 (如预测温度时,湿度,气压,...
Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting 摘要 文章关注的是multi-horizon forecasting,这方面包含了很多的输入数据,包括static covariate,known future input,以及其他只在过去被观察到的外源时间序列(即没有它们如何与目标值交互的信息)。 作者指出现有的这些模型都是黑盒模型...
Temporal Fusion Transformers(TFT)是一种用于时间序列预测的模型,它结合了Transformer模型和时间特征的建模。TFT模型通过建立时间相关性、捕捉周期性模式和预测未来值,能够在各种时间序列预测任务中表现出色。 TFT模型的核心思想是使用Transformer模型来处理时间序列数据。Transformer作为一种强大的序列模型,已经在机器翻译等任务...
1. 模型结构:temporal fusion transformers继承了Transformers模型的核心理念,同时引入了时间维度。模型将文本序列按照时间顺序分成多个块,每个块都进行编码和解码。在编码阶段,使用自注意力机制(Self-Attention)和位置编码(Positional Encoding)来捕捉文本中的空间和时间信息。在解码阶段,同样使用自注意力机制来捕捉文本中的...
由于接触的时序预测问题基本都来自于数字化转型期的企业,我经常发现,在解决实际时序预测问题的时候,大部分时候还是用树模型结合特征工程的思路,关键点往往都在数据和特征工程上,如果想要使用深度学习,有时候客户的数据量不满足,有时候客户的生产环境不允许。
【时序】深入理解TFT：Temporal Fusion Transformers 在宅码社群的第七次视频分享中，我详细解析了TFT，一种专为多步预测任务设计的Transformer模型，其可解释性备受推崇，值得四星推荐。TFT在处理时序数据的挑战上独具匠心，尤其是如何融合多数据源和提供预测结果的透明度。论文《2019 | Temporal fusion ...
在宅码社群的第七次视频分享中，我深入解析了名为TFT（Temporal Fusion Transformers）的论文，这是一款专为多步预测任务设计的Transformer模型，因其良好的可解释性而备受推荐。论文由牛津大学和谷歌云AI的作者们于2019年发表，已收获96次引用。TFT在处理时序数据时，特别关注如何有效地整合多源信息和提供...
因为无论是tcn,wavenet,nbeats,deepar,LSTM,seq2seq based model 或者是attention-based model 或是transformer,我们在构建模型的时候,都是将所有的特征按照time step 直接concat在一起,也就是说,目前现有的处理方式基本上就是“万物皆时序”,将所有的变量全部都扩展到所有的时间步,无论是静态,动态的变量都合并在...
TFT (Temporal Fusion Transformers)是针对多步预测任务的一种Transformer模型,并且具有很好的可解释性。 一、历史瓶颈 在时序多步预测任务中,DNN面临以下两个挑战: 1. 如何利用多个数据源? 2. 如何解释模型的预测结果? 1. 如何利用多个数据源? 在时序任务中,有2类数据源,如图1所示: (1)静态变量(Static Covaria...