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iTransformer

用于多变量时间序列预测的iTransformer模型

iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型,无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色,具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异,支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装,并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。

iTransformer - 先进的时间序列预测模型,打造SOTA性能
GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习
iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型,由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构,支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术,旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现,支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能,如二维注意力和傅里叶变换增强版本,为研究人员提供了探索和改进的空间。
Nonstationary_Transformers - 创新时间序列预测方法应对非平稳数据
GithubNon-stationary Transformers开源项目时间序列预测模型架构注意力机制深度学习
Non-stationary Transformers项目开发了新型时间序列预测方法,采用系列平稳化和去平稳注意力机制处理非平稳数据。该方法在多个基准数据集上展现出优异性能,并能有效提升现有注意力模型的预测效果。项目开源了完整代码和实验脚本,为时间序列预测研究和应用提供了重要参考。
Crossformer - 高效利用跨维度依赖的多变量时间序列预测模型
CrossformerGithubTransformer开源项目时间序列预测注意力机制深度学习
Crossformer是一种新型Transformer模型,针对多变量时间序列预测设计。该模型采用维度分段嵌入、两阶段注意力机制和层次编码器-解码器结构,有效捕捉时间和维度间的依赖关系。Crossformer在多个基准数据集上表现优异,为长序列预测和高维数据处理提供新思路。其开源实现便于研究人员和实践者探索应用。
Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法
Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制
Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型,利用关联差异作为可区分标准,并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能,为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。
Autoformer - 具有自相关性的分解变压器,用于长期序列预测
AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测
Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型,采用分解变压器和自动相关机制,实现38%的预测精度提升,覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近,该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library,并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer,不需位置嵌入,具备内在的对数线性复杂度,易于实现和复现。
time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测
本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源,涵盖论文、代码和数据,全面总结其最新进展。内容持续更新,开放问题提交和拉取请求,覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域,适合学术研究及实际应用。
ETSformer-pytorch - 基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型
ETSformerGithubPytorchTransformer开源项目指数平滑时间序列预测
ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具,基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能,适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法,支持灵活的模型配置,并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。
autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型
AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测
Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型,通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中,预测精度提升38%,可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
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