ts2vec.py encode()函数中 做了原始序列 x_i 到高维向量的转化,以便于对接下游各种任务 如果不指定encoding_window,那么输出的向量就是shape = (n_instances x n_timestamps x output_dims) 如果指定encoding_window='full_series',得到的就是实例维度的向量,shape=(n_instances x output_dims) ...
TS2Vec做了比较多的实验,包括时间序列的分类、预测以及异常检测,且均表现不错。既证明了表征的通用性,也证明了模型的性能。 比如这里的长期预测,TS2Vec就既能很好的预测trend跟周期性2个方面。而Informer跟TCN各有其缺陷 3.2 消融实验 以为预测问题为例,通过消融实验,证明TS2Vec这样的模型结构各个部分的作用以及效...
TS2Vec 的训练和推理时间分别为两个阶段。训练阶段包括两个阶段:(1)通过 TS2Vec 框架学习时间序列表示;(2)在学习到的表示之上为每个 H 训练线性回归器。同样,推理阶段也包括两个步骤: (1) 推断相应时间戳的表示,(2) 通过训练好的线性回归器进行预测。需要注意的是,TS2Vec 的表征模型只需针对不同的地平线...
在方法实现上，TS2Vec的模型包含输入映射层、时间戳屏蔽模块和扩展卷积模块。输入映射层将时间序列映射至高维隐向量。时间戳屏蔽模块通过随机选择时间戳生成增强视图，而扩展卷积模块则通过残差块提取每个时间戳的表示。此过程能提供大的感受野，有效捕获时间序列的上下文信息。对比学习中正例构建的不足之处，...
This paper presents TS2Vec, a universal framework for learning representations of time series in an arbitrary semantic level. Unlike existing methods, TS2Vec performs contrastive learning in a hierarchical way over augmented context views, which enables a robust contextual representation for e...
TS2Vec是一种统一的框架,能够在不同的语义层级上学习到任意一个子序列的上下文表达。它具有弹性,而且是一种广泛的表示方法。 在对比性学习框架里,提出了两个新的设计。 在实例级别和时间维度上都采用了分层对比的方法,来捕捉不同尺度的上下文信息。 提出了positive pair selection的上下文一致性。这更适合时间序列的...
在TS2Vec中,膨胀卷积是一种用来提取时间序列特征的技术。 传统的卷积操作使用固定大小的卷积核在输入特征图上滑动,进行特征提取。而膨胀卷积引入了一个膨胀率(dilation rate)的概念,通过在卷积核内引入空洞(间隔)来增加卷积核的感受野(receptive field),从而能够捕捉更宽范围的上下文信息。 膨胀卷积通过在卷积核内部...
本文提出了TS2Vec,一个学习任意语义层次时间序列表示的通用框架。与现有的方法不同,TS2Vec在增强的上下文视图上以分层的方式执行对比学习,它支持每个时间戳的健壮上下文表示。此外,为了获得时间序列中任意子序列的表示,我们可以对相应时间戳的表示应用一个简单的聚合。我们对时间序列分类任务进行了广泛的实验,以评估时间...
ts2vec Star Here are 2 public repositories matching this topic... Language: All PaddlePaddle / PaddleTS Star 494 Code Issues Pull requests Discussions Awesome Easy-to-Use Deep Time Series Modeling based on PaddlePaddle, including comprehensive functionality modules like TSDataset, Analy...
To train and evaluate TS2Vec on a dataset, run the following command: python train.py <dataset_name> <run_name> --loader <loader> --batch-size <batch_size> --repr-dims <repr_dims> --gpu <gpu> --eval The detailed descriptions about the arguments are as following: ...