时间序列+Transformer 这篇博文中,我们将利用传统 vanilla Transformer 进行单变量概率预测任务 (即预测每个时间序列的一维分布)。由于 Encoder-Decoder Transformer 很好地封装了几个归纳偏差,所以它成为了我们预测的自然选择。 首先,使用 Encoder-Decoder 架构在推理时很有...
因为是时间序列预测,所以注意力机制中不需要因果关系,也就是没有对注意块应用进行遮蔽。 从输入开始:分类特征通过嵌入层传递,以密集的形式表示它们,然后送到Transformer块。多层感知器(MLP)接受最终编码输入来产生预测。嵌入维数、每个Transformer块中的注意头数和dropout概率是模型的主要超参数。堆叠多个Transformer块由' ...
1.引入时间先验,扩充特征 32:00 2.数据集构建 40:16
视频教学:LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战_哔哩哔哩_bilibili 模型结果: 代码: # pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/import numpy as npimport pandas as pdfrom tqdm import tqdmimport torchfr...
时间序列预测是一个经久不衰的主题,受自然语言处理领域的成功启发,transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。 数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为数据。...
时间序列预测是一个经久不衰的主题,受自然语言处理领域的成功启发,transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。 数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为数据。这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的...
使用Transformer模型进行时间序列预测实战 作者:Kaan Aslan 时间序列预测是一个经久不衰的主题,受自然语言处理领域的成功启发,transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。 数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为...
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