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模型实践 | Autoformer 长时序预测

实验｜Vachel       算力支持｜幻方AIHPC 

模型实践 | Autoformer 长时序预测_第1张图片

长时间序列预测（Long-Term Series Forecasting，以下称为 LTSF）在现实世界中有非常广阔的应用场景，例如电力资源预估、疾病传播与扩散、经济发展预测等实际问题。前不久分享的《Informer 上手实践》介绍了获得AAAI 2021最佳论文奖的Informer模型，以及其在幻方萤火二号上的试跑和优化。该工作改造 Transformer 模型来解决 LTSF 领域下的问题，取得优异的效果，带动起了该方向的研究热情。NeurIPS 2021，来自清华的几位学者结合之前和工作和 Informer 的模型设计，提出了 Autoformer 模型，在相同预测任务上大幅超越了之前的模型，实现了38%的相对效果提升。

幻方AI最近对这项工作进行了整理和优化，在幻方萤火二号上复现了 Autoformer 的实验。通过幻方自研的 3FS、

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