其实Temporal Fusion Decoder就是 (1)(2)(3) 中介绍的内容,只不过在预测之前对 \Psi(t,n) 还有一个Gate+Add&Norm 处理,顺便一起说了。\tilde{\Psi}(t,n)=LayerNorm\Big(\tilde{\phi}(t,n)+GLU_{\tilde{\Psi}}(\Psi(t,n))\Big)\\ 2.2 输出层与损失函数 TFT在点预测的基础上生成预测区间,...
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,...
总结来说,Temporal Fusion Transformers(TFT)模型通过引入Encoder-Decoder架构、Positional Encoding机制、SeasonalEncoding机制和基于蒙特卡洛采样的预测方法,能够更好地处理时间序列数据。TFT模型在时间序列预测任务中具有很高的应用价值,能够更准确地预测未来值,帮助人们做出更好的决策。©...
TFT 核心思路是采用 Encoder-Decoder 的模式,将输入的各个历史时刻的特征,以及要输入到未来的各个时刻的特征,分别进行一系列处理(后面会具体说明),变成一个抽象的表征,然后再输入到Encoder和Decoder中,在Decoder部分,要预测多少步就有多少个输出值,每个输出值都来自于,对它之前的所有值的attention结果,也就是说,给该...
【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 ...
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)。
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...
对TFT的解释性,作者从3方面进行展示:(1)检查每个输入变量在预测中的重要性,(2)可视化长期的时间模式,以及(3)识别导致时间动态发生重大变化的任何状态或事件。
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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...