这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ,TSMixer是一种先进的多元模型,利用线性模型特征,在长期预测基准上表现良好。据我们所知,TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型,在长期预测基准上,表明交叉变量信息不太...
这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ,TSMixer是一种先进的多元模型,利用线性模型特征,在长期预测基准上表现良好。据我们所知,TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型,在长期预测基准上,表明交叉变量信息不太...
得到的TSMixer模型类似于计算机视觉的MLP-Mixer方法,在多层感知器的不同方向上交替应用,我们分别称之为时间混合和特征混合。TSMixer体系结构有效地捕获时间模式和交叉变量信息 事实证明,“它们的时间阶跃依赖特征使时间线性模型成为在常见假设下学习时间模式的绝佳候选者。”因此,TSMixer的创建者决定通过两个很酷的步骤来...
现在我们了解了 TSMixer 的工作原理,让我们用 Python 实现它并亲自测试它。 实施TSMixer 据我所知,TSMixer 并未在 Python 的常见时间序列库(如 Darts 或 Neuralforecast)中实现。因此,我将在本文中调整原始实现以适应我的实验。 原始实现可以在Google Research 的存储库中找到。 此实验的完整代码可在GitHub上找到。
这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ,TSMixer是一种先进的多元模型,利用线性模型特征,在长期预测基准上表现良好。据我们所知,TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型,在长期预测基准上,表明交叉变量信息不太...
全文总结:本文研究了线性模型用于时间序列预测的能力,提出了时间序列混合器(TSMixer),一种通过堆叠多层感知器(mlp)设计的新架构。TSMixer在时间和特征维度上交替应用mlp,在概念上对应于时间混合和特征混合操作,有效地捕获时间模式和交叉变量信...
模型消融测试 对 TSMixer 和 ModernTCN 模型进行模块剔除实验，无 Patch+通道混合模型因 子的 RankIC 出现轻微下降，但 TOP 组超额收益表现出明显差异，TOP 组年 化收益分别降低了 8.07%、5.25%。骨干网络的设计对模型综合表现有重要影 响。报告原文节选如下：本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。【幻影...
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TSMixer 由 Ekambaram 等于 2023 年提出，通过基于 MLP的模块完成时序、特征、通道间的交互信息提取。1、门控注意力 TSMixer 作者在 MLP 块后添加了一个简单的门控注意力（Bahdanau 等，2014）加强 MLP信息抽取能力，它比自注意力机制简单，起到特征加权的作用。上图为 TSMixer 中的门控注意力流程图，其中 b、...
这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ,TSMixer是一种先进的多元模型,利用线性模型特征,在长期预测基准上表现良好。据我们所知,TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型,在长期预测基准上,表明交叉变量信息不太...