transformer时序预测
时间: 2023-08-02 13:10:22 浏览: 108
Transformer模型在时序预测任务中的应用已经得到了广泛的研究和探索。一篇发表在NeurIPS上的文章《Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting》提出了一种改进的Transformer模型,用于处理时序预测任务[1]。该模型在Transformer的基础上改进了Attention的计算方式,以适应时序数据,并提出了一种解决Transformer拓展性差问题的算法:ConvTrans[3]。这篇文章的GitHub链接提供了基于PyTorch的具体实现[2]。通过这些改进,Transformer模型在时序预测任务中取得了更好的性能和效果。
相关问题
transformer 时序预测
Transformer是一种用于时序预测的模型,在NeurIPS 2019的论文《Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting》中进行了详细介绍。这篇论文提出了一种改进的Attention计算方式,以适应时序数据,并引入了一种名为ConvTrans的算法来解决Transformer的拓展性问题。该论文给出了基于PyTorch的具体实现。
Transformer模型的发展历史可以追溯到其原始论文,该论文详细介绍了Transformer的细节和原理。对于深入理解Transformer及其源码解读,您可以参考一些相关论文和资料,其中包括Transformer论文链接和Informer论文链接。
总结来说,Transformer是一种用于时序预测的模型,在NeurIPS 2019论文中进行了改进,并提出了一种解决拓展性问题的算法。关于Transformer的细节和原理,您可以参考相关的论文和资料。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【时间序列】Transformer for TimeSeries时序预测算法详解](https://blog.csdn.net/weixin_64338372/article/details/129865637)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [学习笔记:基于Transformer的时间序列预测模型](https://blog.csdn.net/xxt228/article/details/128754364)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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transformer时序预测模型
Transformer时序预测模型是一种基于Transformer架构的神经网络模型,可以用于对时间序列数据进行预测。相比于传统的基于循环神经网络(RNN)的模型,Transformer具有更好的并行性和更短的训练时间,并且可以在处理长序列数据时避免梯度消失和梯度爆炸的问题。
在Transformer模型中,输入序列通过一个编码器进行编码,然后经过一系列的解码器层进行解码,最终输出预测的序列。在解码器层中,每一层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络层,这些层共同作用于编码器输出和已生成的序列,以产生下一个预测值。
Transformer时序预测模型已经被广泛应用于各种时间序列预测任务,例如股票价格预测、气象预测、交通流量预测等领域。