(讲道理,这些也不是在解决seq2seq式的forecasting model的推理速度和错误累计的问题,这特么直接就去掉了这个decode的步骤了好吗,time series forecasting 里 也有一些类似于beam search的工作用来缓解错误累计的问题,那个才是真的在decoder的基础上改进的,这里我觉得都不能叫什么decoder了。。。) 令人尴尬的简单baseli...
在现有的基于Transformer的LTSF解决方案(T ≫ 1)的实验中,所有比较的(非Transformer)基线都是迭代多步预测技术,已知这些技术会遭受显着的误差累积效应。我们假设这些作品的性能改进很大程度上是由于它们中使用的直接多步预测策略。 为了验证这一假设,我们通过时间线性层提出了最简单的直接多步预测模型,称为 LTSF-Line...
质疑基于 Transformer 的序列预测模型在长时间序列预测任务(LTSF,long-term time series forecasting) 的有效性 大部分模型无法从长序列中抽取时序信息(实验中预测误差并没有随着历史窗口增大而减少) 大部分模型相对于 baseline(rnn类)的提升是将预测方法从 IMS 替换成 DMS 得到的。 提出只有 one-layer linear model:...
题目:TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables 作者:Yuxuan Wang ; Haixu Wu(吴海旭) ; Jiaxiang Dong ; Yong Liu ; Yunzhong Qiu ; Haoran Zhang ; Jianmin Wang(王建民) ; Mingsheng Long(龙明盛)
1.Transformer Attention-based models for speech recognition 2.BERT BERT: pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding 3.AST Adversarial sparse transformer for time series forecasting 4.Informer Informer: beyond efficient transformer for long sequence time-series forecasting ...
4、WaveBound: Dynamic Error Bounds for Stable Time Series Forecasting (Neurips 2022):论文介绍了一种新的正则化形式，可以改进深度时间序列预测模型（特别是上述transformers ）的训练。作者通过将其插入现有的 transformer + LSTNet模型来评估。 他们发现它在大多数情况下显着提高了性能。 尽管他们只测试了Autoform...
论文标题:TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables 论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.19072 前言 仅仅关注内生变量,通常不足以保证准确的预测,外部序列可以为内生变量提供有价值的外部信息。先前的多变量或单变量预测方法要么将所有变量平等对待,要么忽视外部信息,本文...
The iTransformer is applied on the inverted shape of the series. That way, the whole feature across time is tokenized and embedded. Image by Y. Liu, T. Hu, H. Zhang, H. Wu, S. Wang, L. Ma, M. Long fromiTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting. ...
原始Transformer的问题 1.self-attention的二次计算复杂度,self-attention机制的操作,会导致我们模型的时间复杂度为 ; 2.长输入的stacking层的内存瓶颈:J个encoder/decoder的stack会导致内存的使用为 ; 3.预测长输出的速度骤降:动态的decoding会导致step-by-step的inference非常慢。
SparseTransformer on Time Series Forecasting 时间序列预测:增强局部性与突破内存瓶颈的Transformer Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting 2019 NIPS问题定义:实际场景预测中,很多长短期模式的时间序列预测,例如预测太… 阿司匹林 推荐收藏!使用 Transformer 进...