uni2ts

时间序列预测Transformer模型的统一训练框架

Uni2TS 时间序列预测 Transformer 预训练模型 PyTorch Github 开源项目

Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库，专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案，支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能，并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展，适用于研究和实际应用场景。

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介绍相关项目

modeltime - R语言时间序列预测框架整合机器学习与传统方法

GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习

modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。

Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型

GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程

Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具

GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割

GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割

TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献，支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集，并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试，支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。

h-transformer-1d - 高效序列学习的分层注意力变换器实现

GithubH-Transformer-1DTransformer序列学习开源项目神经网络长程注意力

H-Transformer-1D是一个开源项目，实现了基于分层注意力机制的Transformer模型。这种实现使序列学习达到亚二次方复杂度，在Long Range Arena基准测试中表现优异。项目支持可变序列长度、可逆性和令牌移位等功能，适用于长序列数据处理。该实现主要提供编码器（非自回归）版本，为自然语言处理和机器学习领域提供了新的研究方向。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型

GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型

Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。

OpenSTL - OpenSTL：时空预测学习的全面基准和模块化框架

GithubNeurIPS 2023OpenSTLPyTorch开源项目数据集时空预测

OpenSTL是一个全面的时空预测学习基准，涵盖了从合成运动物体轨迹到人体运动、驾驶场景、交通流量和天气预报的多样任务。该框架模块化设计并具有良好的扩展性，支持PyTorch Lightning和原始PyTorch实现。其主要功能包括灵活的代码设计和标准基准，组织严密并易于使用。

TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测

TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型，通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列，在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高，还具备良好的运行效率，适用于多种要求高效预测的应用场景。

UniTR - 多模态变换器网络推动3D感知进展

3D感知BEV分割GithubUniTR多模态转换器开源项目目标检测

UniTR是一种新型统一多模态变换器网络,用于3D感知任务。它通过共享权重处理相机和激光雷达等多传感器数据,实现高效多模态融合。在nuScenes数据集上,UniTR在3D目标检测和BEV地图分割任务中均达到最新水平,且降低推理延迟。该研究为提升自动驾驶系统的感知能力提供了新思路。

相关项目

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