transformer时间序列2023informer
时间: 2023-10-03 10:10:03 浏览: 57
Informer是一种基于Transformer的时间序列模型,旨在改善自我注意机制,减少记忆使用,并加快推理速度。Informer模型同时利用了Transformer编码器层和(掩码)Transformer解码器层,这样可以有效地在一次前向传递中预测长序列。Informer模型采用概率注意机制来预测长序列,并包括学习嵌入相关的时间特征。这使得模型能够生成一个有效的基于任务的时间表示。此外,Informer还可以根据任务的复杂性堆栈n个级别的编码器和解码器。Informer模型的引入可以提供更好的时间序列预测和分类性能。
相关问题
Transformer 时间序列预测
Transformer在时间序列预测中的应用是由于其在序列建模方面的强大能力。时间序列数据与文本序列不同,具有自相关性、周期性以及长期预测任务等特点,这给Transformer在时间序列预测中带来了新的挑战。因此,针对时间序列任务,研究者们进行了一系列的改进和探索。
其中,有一篇论文《Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting》,提出了一种基于Transformer的时间序列预测模型。该模型通过融合多个时间尺度的信息,实现了对时间序列的多时间跨度预测,并且具有可解释性。
另一篇论文《Informer: Beyond efficient transformer for long sequence timeseries forecasting》,提出了一种超越传统Transformer的高效时间序列预测模型。该模型通过引入自适应长度掩码和全局注意力机制,针对长序列时间序列预测任务进行了优化。
此外,还有一种名为FEDformer的模型,它将Transformer与季节性-趋势分解方法相结合。传统的Transformer在预测每个时间点时独立进行注意力预测,可能会忽略时间序列的整体属性。为了解决这个问题,FEDformer采用了两种方法,一种是在基础的Transformer中引入季节性-趋势分解,另一种是在频域使用傅里叶变换结合Transformer,从而更好地学习全局信息。
综上所述,Transformer在时间序列预测中有多种应用方法,包括融合多时间尺度信息、自适应长度掩码和全局注意力机制等。这些方法的提出旨在提高Transformer在时间序列预测任务中的性能和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
Transformer时间序列预测
Transformer在时间序列预测中的应用是基于其在序列建模方面的强大能力。时间序列数据具有自相关性、周期性以及长周期序列预测等特点,因此在使用Transformer进行时间序列预测时,需要对其进行改造以适应这些特点。
有几篇论文对Transformer在时间序列预测中的应用进行了研究。其中一篇论文题为"Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting"(2019),该论文提出了一种基于Transformer的时间序列预测方法,可以解释多个时间序列的预测结果。
另一篇论文题为"Informer: Beyond efficient transformer for long sequence timeseries forecasting"(AAAI 2021),该论文提出了一种名为Informer的改进Transformer模型,专门用于长序列时间序列预测任务,提高了效率和准确性。
这些研究表明,Transformer在时间序列预测中的应用有很大潜力,并且针对时间序列的特点进行改进可以提高预测的效果和解释性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型?](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/124811340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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