可以看出,在MAE、RMSE和MAPE的基础上进行比较,TimesFM是AutoETS之后最好的模型。 总结 TimesFM提供了一种可靠的时间序列基础模型方法,可以被考虑为我们工具箱中的一部分(无脑预测一波看看效果,作为基类模型对比)。TimesFM采用了仅解码器的Transformer架构,这与许多现有时间序列模型中使用的典型编码器-解码器框架形成对比。
与LLMs类似,研究人员使用堆叠的Transformer层(自注意力和前馈层)作为TimesFM模型的主要构建块;在时间序列预测的背景下,把一个patch(一组连续的时间点)作为一个token,思路来源于最近的long-horizon forecasting工作:具体任务是预测在堆叠的Transformer层的末尾处,针对给定第i个输出来预测第(i+1)个时间点patch 但TimesF...
可以看出,在MAE、RMSE和MAPE的基础上进行比较,TimesFM是AutoETS之后最好的模型。 总结 TimesFM提供了一种可靠的时间序列基础模型方法,可以被考虑为我们工具箱中的一部分(无脑预测一波看看效果,作为基类模型对比)。TimesFM采用了仅解码器的Transformer架构,这与许多现有时间序列模型中使用的典型编码器-解码器框架形成对比。
与LLMs类似,研究人员使用堆叠的Transformer层(自注意力和前馈层)作为TimesFM模型的主要构建块;在时间序列预测的背景下,把一个patch(一组连续的时间点)作为一个token,思路来源于最近的long-horizon forecasting工作:具体任务是预测在堆叠的Transformer层的末尾处,针对给定第i个输出来预测第(i+1)个时间点patch 但TimesF...
实验结果显示，即使在这样较小的规模下，TimesFM在各种未见过的数据集上表现出了令人印象深刻的「零样本性能」，跟那些在这些数据集上明确训练过的、最先进的、有监督方法相当接近。研究人员计划在今年晚些时候通过Google Cloud Vertex AI为外部客户提供TimesFM模型。与LLMs不同，TimesFM采用了一种仅解码器的训练方式...
1.谷歌发布时序预测基础模型TimesFM,仅使用200M参数,展现出超强零样本学习能力。 2.TimesFM在1000亿时间点数据进行预训练,适用于零售、金融、制造业等领域。 3.与大型语言模型相比,TimesFM在零样本性能上接近甚至超过有监督方法。 4.为此,研究人员计划在今年晚些时候在Google Cloud Vertex AI中为外部客户提供TimesFM...
TimesFM模型架构 1、输入 时间序列经过预处理,被分割成连续的非重叠分块。 分块通过残差块处理,转换为大小为模型维度(model_dim)的向量。 二进制掩码也随输入一起提供给Transformer。二进制掩码用于表示相应的数据点是否应该被考虑(0)或忽略(1)。 残差块本质上是一个多层感知机块,具有一个带有跳跃连接的隐藏层。
TimesFM 的模型参数规模仅为 2 亿，在消费级 GPU 上即可运行，降低了使用门槛，使其更容易被应用于各种实际场景中。性能表现 TimesFM 在多个公共数据集上进行了零样本评估，其性能与在特定数据集上专门训练的监督学习模型相比毫不逊色。在 Monash Forecasting Archive 数据集上的表现： TimesFM 在包含数千个不同...
谷歌研究团队近日推出了 TimesFM（时序基础模型）2.0，这是一个专为时间序列预测而设计的预训练模型。该模型旨在提升时间序列预测的准确性，并通过开源和科学共享的方式，推动人工智能的发展。TimesFM2.0模型具备强大的功能，能够处理高达2048个时间点的单变量时间序列预测，且支持任意预测时间跨度。值得注意的是，尽管...
TimesFM模型架构 1、输入 时间序列经过预处理,被分割成连续的非重叠分块。 分块通过残差块处理,转换为大小为模型维度(model_dim)的向量。 二进制掩码也随输入一起提供给Transformer。二进制掩码用于表示相应的数据点是否应该被考虑(0)或忽略(1)。 残差块本质上是一个多层感知机块,具有一个带有跳跃连接的隐藏层。