iTransformer利用全局序列表示来捕获多变量相关性。 这些相关研究为TimeXer框架的提出提供了理论基础和技术支持,TimeXer通过结合这些研究成果,旨在更好地利用外部变量信息来提高时间序列预测的准确性和可靠性。 不同级别(粒度)的时间序列表示:点级别,patch级别,序列级别 Q: 论文如何解决这个问题? A: 论文通过提出一个...
TimeXer相较于Transformer架构,具备调节内生和外生信息的能力,特别是设计了patch自注意力和variate交叉注意力机制。此外,TimeXer还采用了一个全局内生变量token来将外部序列桥接到内生时间patch中。实验结果表明,TimeXer在带有外部变量的时间序列预测方面显著提升了性能,并在十二个真实世界预测基准测试中取得了领先的性能...
Transformer在自然语言处理和计算机视觉等许多任务中都取得了卓越的性能,也引起了时间序列界的极大兴趣。在Transformer的众多优点中,捕获长期依赖关系和交互的能力对时间序列建模特别有吸引力,这使得各种时间序…
GAN风格的对抗性训练程序是由两个Transformer编码器和两个Transformer解码器设计的,以获得稳定性。消融研究表明,如果更换基于Transformer的编码器-解码器,F1评分性能将下降近11%,表明Transformer架构对异常检测的重要性。 2022年9月16日 15:11 虽然MT-RVAE和TransAnomaly都将VAE与Transformer结合起来,但它们有着不同的目...
时间序列+transformer必读论文 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 ...
会议/期刊: ICML 年份: 2022 # 1. Vanilla Transformer Block(MHSA+FFN) 原本的Transformer的Block遵循如下的设计范式:MHSA(多头自注意力)+ 一层或者两层的FFN(全连接层),如下图所示。我们只考虑FFN的话,其数学表达式如下:T
原论文还做了消融实验,显示相对来说局部注意力比全局注意力更重要,而混合式的效果最好。下面实验中的MC-TFM++是指将Mixed Chunk Attention运用到Transformer++。MC-TFM++和FLASH一样都是线性复杂度,但是用的FFN。可以看到使用GAU的FLASH要明显优于MC-TFM++。
本文介绍了基于扩散自回归Transformer 的自监督时间序列预测方法。 近年来,随着机器学习技术的进步,深度神经网络已经成为解决时间序列预测问题的主流方法。这反映了学术界和工业界在利用先进技术处理序列数据复杂性方面的持续努力。 自监督学习概述 基...
为了解决这些问题，来自MIT、港科大、浙大以及格里菲斯大学的华人团队联合推出了一种全新的深度模型架构TimeMixer++，在长程时序预测、短程时序预测、时序分类、异常检测等8项时序任务上的效能全面超越了Transformer等模型，实现了通用的时间序列建模和应用。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.16032 TimeMixer++的通用...
什么是 Transformer? Transformer 模型最早在“Attention is All You Need”这篇论文中被提出,作为一种新颖的深度学习架构。与之前的 RNN 和 LSTM 模型不同,Transformer 采用了自注意力机制,能够有效处理序列数据。因此,它在自然语言处理(NLP)领域取得了惊人的成功,并且逐渐被引入到时间序列预测任务中。