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#自动相关机制
Autoformer: 长期时间序列预测的革新性架构
2 个月前
Autoformer是一种新型的深度学习模型,专门用于长期时间序列预测。它突破了传统Transformer的局限,引入了创新的自相关机制和深度分解架构,在多个领域的长期预测任务中取得了显著的性能提升。
Autoformer
时间序列预测
Transformer
自动相关机制
长期预测
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
Autoformer
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。
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