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

时间序列预测 Transformers 线性模型深度学习 Mamba Github 开源项目

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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论文

介绍相关项目

mamba-2.8b-hf - Mamba-2.8b-hf的transformers兼容性与使用指南

GithubHuggingfaceMambafine-tuningtransformers开源项目模型生成API语言模型

Mamba-2.8b-hf是一个与transformers框架兼容的大规模语言模型。为充分发挥模型功能，需安装特定版本的transformers库，并且安装causal-conv1d和mamba-ssm以利用优化的CUDA内核实现更高效的计算。Mamba支持经典的generate方法进行文本生成，并提供定制的PEFT微调示例，建议使用float32格式进行微调，以更好地支持复杂的自然语言处理任务。

feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南

GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程

该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型

GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成

项目是一种与transformers库兼容的语言模型，整合了config.json和tokenizer，以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本，以及causal_conv_1d和mamba-ssm，以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调，使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现，从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境，通过优化策略实现高效文本生成。

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。

MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测

AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习

MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型，专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项，支持多个本地模型，并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外，项目提供了基于enwik8数据集的训练示例，为开发者提供了实用参考。

subnet9_track2_1 - Transformer模型使用指南及相关风险和技术限制

GithubHuggingfacetransformers开源项目技术规格模型模型细节环境影响用途

本页面概述Transformer模型的使用说明，包含潜在风险和技术限制，指导用户在直接或下游应用中采用最佳实践，规避偏见和误用。

Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用

GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习

本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。

HyperTS - 全面的时间序列分析工具包支持多任务和多模式分析

GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测

HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。

transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库

BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理

该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现，包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API，可用于研究和实际应用。

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。

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