TFT:通过每个时间步预测不同的百分位数(0.1,0.5,0.9)来实现的。 (七)损失函数 TFT:对所有分位数输出求和,最小化其分位数损失。 当q =0.9 时: y - y_pred > 0时,即模型预测偏小,则max(0.9 * (y - y_pred), 0.1 * (y_pred - y))=0.9 * (y - y_pred),loss的增加更多。 y - y_pred ...
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...
在时序预测问题中,给出一个预测区间的模型往往比给出一个值的模型有实际意义得多,因为在每一个预测的时间步,预测的置信度是不同的,而预测基本都是给决策服务的,一个要利用预测信息进行决策的人,可以根据预测区间的宽窄去决定自己要多信赖这一次预测的结果,在实际应用中是很有价值的 可解释性 TFT 从三个方面体...
关于Temporal Fusion Transformers(TFT)的原理 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...
【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...
模型 我们设计了时间融合转换器(TFT),使用规范组件为每个输入类型(即静态、已知输入、观察输入)高效地构建特征表示,使其能够在广泛的问题上获得高预测性能。TFT的主要组成部分是: (1)控制机制,跳过架构中任何未使用的组件,提供自适应深度和网络复杂性,以适应大范围的数据集和场景。门控线性单元在整个体系结构中得到...
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)。
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...
Installation You can install the development version GitHub with: # install.packages("remotes") remotes::install_github("mlverse/tft") Read the Getting Started guide to fit your first model with tft.About R implementation of Temporal Fusion Transformers mlverse.github.io/tft/ Resources Readme...