NIPS 2019. Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting。并且给出基于PyTorch的具体实现。 1.2 发展历史 一般来说,谈及DL领域时序预测,首先大家会想到RNN类的模型,但RNN在网络加深时存在梯度消失和梯度爆炸问题。即使是后续的LSTM,在捕捉长期依赖上依然力不...
iTransformer:Inverted Transformers Are effective for Time Series Forecasting)。 原文: https://arxiv.org/abs/2310.06625arxiv.org/abs/2310.06625 模型核心 iTransformer 核心想法来自于对普通 Transformer 模型使用时间tokens,这意味着该模型会在单个时间步长中查看所有特征。因此,模型在一次查看一个时间步骤时...
此外,InParformer构建了季节趋势演化分解模块,增强了复杂时间模式的提取能力。 SMARTformer: Semi-Autoregressive Transformer with Efficient Integrated Window Attention for Long Time Series Forecasting 「简述」:在本篇工作中,作者引入了SMARTformer,即SeMi-AutoRegressive Transformer。SMARTformer利用集成窗口注意(IWA)和...
此外,Longformer还支持长文档生成序列到序列任务,并在arXiv摘要生成数据集上展示了其有效性。 1.2 Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting 增强局部性并打破Transformer在时间序列预测中的内存瓶颈 「方法简述:」时间序列预测是许多领域中的重要问题,包括太阳...
The iTransformer is applied on the inverted shape of the series. That way, the whole feature across time is tokenized and embedded. Image by Y. Liu, T. Hu, H. Zhang, H. Wu, S. Wang, L. Ma, M. Long fromiTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting. ...
3.SCALEFORMER: ITERATIVE MULTI-SCALE REFINING TRANSFORMERS FOR TIME SERIESFORECASTING 4.InParformer: Evolutionary Decomposition Transformers with Interactive Parallel Attentionfor LongTerm Time Series Forecasting 5.ContiFormer: Continuous-Time Tansformer for Irreqular Time Series Modeling ...
论文题目:Informer: Beyond efficient transformer for long sequence timeseries forecasting(AAAI 2021) 下载地址:https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdf Informer针对长周期时间序列预测,主要从效率角度对Transformer进行了优化,这篇工作也是AAAI 2021的best paper。对于长周期时间序列,输入的维度很高,...
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天的销售情况,总共创建1782个时间序列。数据从2013年1月1日至2017年8月15日,目标是预测接下来16天的销售情况。虽然为了简洁起见,我们做了简化处理,作为模型的输入包含20列中的3,029,400条数...
1.2 Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting 增强局部性并打破Transformer在时间序列预测中的内存瓶颈 「方法简述:」时间序列预测是许多领域中的重要问题,包括太阳能发电厂能源输出、电力消耗和交通拥堵情况的预测。本文提出了使用Transformer来解决这种预测问题的...
2.Pathformer: Multi- Scale Transformers With Adaptive Pathways For Time Series Forecasting 3.SCALEFORMER: ITERATIVE MULTI-SCALE REFINING TRANSFORMERS FOR TIME SERIESFORECASTING 4.InParformer: Evolutionary Decomposition Transformers with Interactive Parallel Attentionfor Long...