(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...
自注意力机制:Transformers 依靠自注意力机制来提取成对元素之间的语义依赖关系。为了减少普通Transformer 的 O(L^2) 时间和内存复杂性,最近的工作提出了两种提高效率的策略。一方面,LogTrans 和Pyraformer 明确地将稀疏偏差引入自注意力方案中。具体来说,LogTrans 使用 Logsparse mask 将计算复杂度降低到 O (LlogL...
Time Series Transformer 通过位置编码以及序列编码提供部分顺序信息,但是由于置换不变自注意力机制的存在必然存在时序信息丢失问题。 相关工作 Time Series Transformer 框架 Time series decomposition对输入序列进行分解,后续更好预测。 Autoformer在 seasonal-trend decomposition 中通过 moving average 建模 trend 趋势项。
2、Are Transformers Effective for Time Series Forecasting (2022)?这篇论文探讨了 Transformer 预测数据与基线方法的能力。 结果在某种程度上再次证实了Transformers 的性能通常比更简单的模型差,而且难以调整。 这篇论文中的几个有趣的观点:用基本的线性层替换自注意力并发现:“Informer 的性能随着逐渐简化而增长...
1.iTransformer: InvertedTransformers Are Effective for Time Series Forecastina 2.Pathformer: Multi- Scale Transformers With Adaptive Pathways For Time Series Forecasting 3.SCALEFORMER: ITERATIVE MULTI-SCALE REFINING TRANSFORMERS FOR TIME SERIESFORECASTING ...
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)
Challenging PatchTST comes theiTransformermodel, proposed in March 2024 in the paperiTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting. In this article, we discover the strikingly simple concept behind iTransformer and explore its architecture. Then, we apply the model in a...
论文标题:Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting 论文链接:openreview.net/pdf? 代码链接:github.com/thuml/Nonsta 研究方向:时间序列预测 关键词:非平稳时间序列,Transformers,深度学习 一句话总结全文:本文提出了T...
Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting创新点 这篇论文提出了非平稳变压器(Non-stationary Transformers)这一新方法来处理时间序列预测中的非平稳数据问题。其创新点及其详细解释如下: 1. 非平稳变压器框架 创新性概述:提出了一个包含两个互补模块的非平稳变压器框架:序列平稳...
此外,还发布并开源了预训练框架 uni2ts、Moirai 模型权重,以及 LOTSA 数据集——这是目前最大的开源时间序列预测预训练数据集。论文题目: 《Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers 》地址链接: https://arxiv.org/abs/2402.02592预训练代码链接: https://github.com/SalesforceAI...