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代码:https://github.com/thuml/TimesNet 时序算法库:https://github.com/thuml/Time-Series-Library TimesNet在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上实现了全面领先。 1 问题分析 不同于自然语言、视频等序列数据,时间序列中单个时刻仅保存了一些标量,其关键信息更多地被蕴含在时序变化(Temporal...
代码:https://github.com/thuml/TimesNet 时序算法库:https://github.com/thuml/Time-Series-Library TimesNet在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上实现了全面领先。 1 问题分析 不同于自然语言、视频等序列数据,时间序列中单个时刻仅保存了一些标量,其关键信息更多地被蕴含在时序变化(Temporal...
GitHub地址:GitHub - thuml/Time-Series-Library: A Library for Advanced Deep Time Series Models. 在论文的实验部分中,TimesNet在短期、长期预测、分类、异常检测以及缺失值处理这5个任务上都展现出了超越其他模型的效果,能够作为一个时间序列任务的通用基础模型(Foundation Model)。【Youth PhD Talk】ICLR 预讲会...
时序算法库:https://github.com/thuml/Time-Series-Library TimesNet在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上实现了全面领先。 1 问题分析 不同于自然语言、视频等序列数据,时间序列中单个时刻仅保存了一些标量,其关键信息更多地被蕴含在时序变化(Temporal Variation)中。
A Library for Advanced Deep Time Series Models. Contribute to thuml/Time-Series-Library development by creating an account on GitHub.
Times series data library. Library helps organize time series data. Caiman can be used for IoT systems, stock data, different type of statistics, etc. As database caiman can use file-based database. Installation npm install caiman --save ...
作者将TimesNet放到他们自研的Time-Series-Library库中,代码不长,思路也挺直戳要点的。感兴趣的朋友可以自行阅读代码,加深理解。在数据正式进入TimesNet中,有数据预处理: - 参考他们之前发的Non-stationary Transformer做标准化; -做embedding:token embedding + position embedding + temporal embedding。然后再喂入线性...
Times Series, 3rd edn. By Sir Maurice Kendall and J. K. Ord. ISBN 0 85264 295 4. Arnold, Sevenoaks, 1990. x + 296 pp. 27.50.doi:10.2307/2347638Alan KimberJohn Wiley & Sons, LtdJournal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics)...
因为 THUML 的Time-Series-Library/models 已经有其实现和一些其他时序数据算法的实现。应该是用来做实验对比的吧。 已经有实现,应该研究怎么用就行了。不是搞理论研究的,了解下基本原理,主要任务还是用起来,实现项目中的需求,才是我当前最关注的事情。 因为,之前是看过 PaddleTS(下面简称:PPTS )的文档,里面有...