上篇介绍了基于LSTM框架的时序大模型DeepAR,本篇则挑选基于Transformer架构的时序模型TFT(Temporal Fusion Transformer)进行讲解,正如上篇所说,虽然现在Transformer框架确实在NLP 领域占据主导地位,但它们在时间序列相关任务中的表现并没有明显优于 LSTM。还是需要具体数据具体分析。 前置知识: 叫我阿哲就好:时间序列分析--长...
在本文中,我们介绍了时间融合变换器(Temporal Fusion Transformer,TFT)——一种新型的基于注意力机制的架构,结合了高性能的多时间跨度预测和对时间动态的可解释性洞察。为了学习不同尺度的时间关系,TFT使用递归层进行局部处理,并使用可解释的自注意力层处理长期依赖。TFT利用专门的组件选择相关特征,并通过一系列门控层...
TFT是一个突破性的模型，支持：多时间序列：我们可以在数千个单变量或多变量时间序列上训练TFT 。多视野预测：模型输出一个或多个目标变量的多步预测 - 包括作为分位数预测的预测区间异构特征： TFT 支持多种类型的特征，包括时变和静态外生变量。可解释的预测：可以根据变量重要性和季节性来解释预测。TFT 的表现...
虽然时间融合Transformer(TFT)模型提供了置信区间,有助于评估风险,但没有模型能完全考虑到金融市场的不可预测性。在做出投资决策之前,请始终进行彻底的研究,并咨询金融专业人士。 欢迎来到这个系列,了解如何使用时间融合Transformer(TFT)构建一个可解释的模型,用于高频股票价格预测。在这个系列中,我们将深入探讨训练一个不...
Temporal Fusion Transformer(TFT)是一个基于注意力的深度神经网络,它优化了性能和可解释性,顶层架构如下图所示。 TFT架构的优点如下: 能够使用丰富的特征:TFT支持三种不同类型的特征:外生类别/静态变量,也称为时不变特征;具有已知输入到未来的时态数据,仅到目前已知的时态数据;具有未知输入的未来时态数据。
Direct methods:直:由于TFT属于这类多视界模型,我们主要关注直接生成未来视界预测的深度学习模型的比较,包括:1)具有全局上下文的简单序列到序列模型(Seq2Seq), 2)多视界分位数循环预测(MQRNN)[10]。 Iterative methods:为了对迭代模型的大量工作进行定位,我们对电力和交通数据集使用与[9]相同的设置来评估TFT。这将...
对于特征的输入,TFT也进行了详细设计,在每个时间步的输入特征上,都会使用一个特征选择模块(一个attention)给当前时间步每个特征计算重要性。这个重要性后面也被用于对时间序列预测结果进行可视化分析,看每个时刻各个特征对于预测的重要性狂。 3.Log-Sparse Transformer...
区间预测:TFT使用分位数损失函数来产生除实际预测之外的预测区间。 异构时间序列:允许训练具有不同分布的多个时间序列。TFT设计将处理分为两个部分:局部处理,集中于特定事件的特征和全局处理,记录所有时间序列的一般特征。 可解释性:TFT的核心是基于transformer的体系结构。该模型引入的多头注意力机制,在需要对模型进行解...
区间预测:TFT使用分位数损失函数来产生除实际预测之外的预测区间。异构时间序列:允许训练具有不同分布的多个时间序列。TFT设计将处理分为两个部分:局部处理，集中于特定事件的特征和全局处理，记录所有时间序列的一般特征。可解释性:TFT的核心是基于transformer的体系结构。该模型引入的多头注意力机制，在需要对模型进行...
区间预测:TFT使用分位数损失函数来产生除实际预测之外的预测区间。 异构时间序列:允许训练具有不同分布的多个时间序列。TFT设计将处理分为两个部分:局部处理,集中于特定事件的特征和全局处理,记录所有时间序列的一般特征。 可解释性:TFT的核心是基于transformer的体系结构。该模型引入的多头注意力机制,在需要对模型进行解...