LTSF-Linear

线性模型在时间序列预测中的应用

Transformers LTSF-Linear 时间序列预测 DLinear AAAI 2023 Github 开源项目

LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族，包括Linear、NLinear和DLinear，专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测，具有高效率、可解释性和易用性，显著优于Transformer模型。

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介绍相关项目

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。

chronos-t5-mini - 基于T5架构的轻量级时间序列预测模型

Chronos-T5GithubHuggingface基础模型开源项目时间序列预测概率预测模型预训练模型

Chronos-T5-Mini是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型，拥有2000万参数。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，可生成概率性预测。Chronos-T5-Mini在大量公开时间序列数据和合成数据上训练，适用于多种时间序列预测任务。通过Chronos Pipeline，研究人员和开发者可以便捷地使用该模型进行推理，获得精确的预测结果。

pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测

GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化

PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

FLASH-pytorch - FLASH 线性时间内提升Transformer效能的开源实现

FLASHGithubPyTorchTransformer开源项目注意力机制深度学习

FLASH-pytorch是一个开源项目，实现了一种高效的Transformer变体。该项目采用门控注意力单元(GAU)和分组线性注意力，在线性时间内提升模型性能。它提供简洁API，支持自回归和非自回归模式，并整合多种位置编码技术。这一工具使研究人员和开发者能够便捷地探索和应用Transformer的最新优化技术。

chronos-t5-tiny - 轻量级预训练时间序列预测模型

Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型

Chronos-T5-Tiny是基于T5架构的轻量级预训练时间序列预测模型，拥有800万参数。它将时间序列转换为token序列进行训练，可生成概率性预测。该模型在大量公开和合成时间序列数据上训练，能处理多种预测任务，适合快速部署和推理。作为Chronos系列的一员，它为时间序列分析提供了高效的解决方案。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型

GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库

TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型，使用线性注意力机制，优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库，包含1.4万亿个词元，支持中文、英语和多语言基准测试，在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本，开放给学术研究，商用需申请许可。

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。

linformer - 线性复杂度自注意力机制的PyTorch实现

GithubLinformerPytorch开源项目深度学习神经网络自注意力机制

Linformer是一个基于PyTorch的高效自注意力机制实现。通过将注意力矩阵投影到低维度空间，它实现了线性复杂度，适合处理长序列数据。项目提供简洁API，支持构建语言模型和自注意力层。尽管在自回归任务和可变序列长度方面有局限，但其高效性已在Facebook的生产环境中得到验证，为处理大规模数据提供了新的解决方案。

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。

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