LSTF

文献阅读（48）—— 长序列time-series预测【Informer】

【Informer】文章目录文献阅读（48）——长序列time-series预测【Informer】先验知识/知识拓展文章结构文章方法1.文章核心网络结构（1）传统意义上的transformer应用在LSTF

柚子味的羊·2023-03-09 21:39

Informer：改进Transformer的长序列时序预测模型

长序列时间序列预测(LSTF)要求模型具有较高的预测能力，即能够准确地捕

人工智能学术前沿（真)·2023-01-06 21:17

Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting（2020-12-14）

模型介绍对于长序列时间预测一直是研究的热点，随着预测序列长度增加，预测难度越来越高，LSTF需要模型提高预测能力，本文设计了一个高效的基于Transformer的LSTF模型，名为Informer。

不负韶华ღ·2022-12-20 17:37

Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

长序列时间序列预测（LSTF）需要模型的高预测能力，即高效精确地捕获输出和输入之间的长期依赖关系的能力。最近的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。

simple_hututu·2022-12-20 17:03

AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器？？？

长序列时间序列预测（LSTF）要求模型具有很高的预测能力，即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的长程相关性耦合。最近的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。然而，Tran

炼丹笔记·2022-12-17 09:43

OCR读书笔记

Zhouetal.Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting.AAAI2021BestPaper.长序列的时序预测问题（LSTF

Lyan_92·2022-12-09 18:35

时间序列预测 | Python实现Informer模型时间序列预测

而长序列预测（LongSequenceTime-SeriesForecasting，以下称为LSTF）方面的

小橘算法屋·2022-12-08 03:32

模型实践｜ Informer 上手实践

实验｜Vachel算力支持｜幻方AIHPC长时间序列预测（LongSequenceTime-SeriesForecasting，以下称为LSTF）在现实世界中是比较基础但又十分重要的研究场景，例如商品销量及库存的预测

幻方AI小编·2022-11-26 08:45

【Informer】超长序列时间序列预测的高效transformer

长序列时间序列预测(LSTF)要求模型具有较高的预测能力，即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的远程依赖耦合。最近的研究显示了Transformer在提高预测能力方面的潜力。

xyy ss·2022-11-22 02:10

Informer讲解PPT介绍【超详细】--AAAI 2021最佳论文：比Transformer更有效的长时间序列预测

文章目录Abstract一.informer重温讲解PPT简洁【超详细】1.1title1.2Background1.3LSTF问题的提出1.4TransformerinLSTFproblem1.5问题阐述

HSR CatcousCherishes·2022-11-21 22:02

Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting论文笔记

BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecastingAAAI2021BestpaperInformer的主要工作是使用Transfomer实现长序列预测（LongSequenceTime-SeriesForecasting），以下称为LSTF

reallsp·2022-11-21 21:00

论文笔记：Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

AAAI2021bestpaper1abstract&introTransformer被广泛应用于时间序列预测任务，但是Transformer存在一些严重的问题，使其无法直接应用到LSTF（longsequencetime-seriesforecasting

UQI-LIUWJ·2022-11-21 21:59

AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！

长序列时间序列预测（LSTF）要求模型具有很高的预测能力，即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的长程相关性耦合。最近的研究表明，Transformer具有提高预测能力

炼丹笔记·2022-11-21 21:29

【论文解读】AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！

长序列时间序列预测（LSTF）要求模型具有很高的预测能力，即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的长程相关性耦合。最近的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。

风度78·2022-11-21 21:27

效果远超Transformer！AAAI 2021最佳论文Informer：最强最快的序列预测神器

长序列时间序列预测（LSTF）要求模型具有很高的预测能力，即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的长程相关性耦合。最近的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。然

Amusi（CVer）·2022-11-21 21:56

TCCT:紧耦合卷积Transformer时间序列预测

最近的研究表明，Transformer在处理这类问题，特别是长序列时间序列输入(LSTI)和长序列时间序列预测(LSTF)问题方面具有优越性。

人工智能学术前沿（真)·2022-11-20 13:21

Informer：超越Transformer的长时间序列预测模型

长时时间序列预测（LSTF）要求模型具有较强的预测能力，即能够有效捕捉输出和输入之

当交通遇上机器学习·2022-11-20 13:20

Informer模型与基础学习

文章目录摘要文献阅读一.Informer:一个基于Transformer改进的高效的长时间序列预测模型1.1论文摘要1.2研究内容1.3Informer模型架构1.3.1预备知识1.3.1.1LSTF问题定义

HSR CatcousCherishes·2022-09-28 07:45

Informer：超越Transformer的长序列预测模型

而长序列预测（LongSequenceTime-SeriesForecasting，以下称为LSTF）方面的工作因为其历史数据量大、计算复杂性高、预测精度要求高更是成为序列预测研究的热点，但一直以来长序列预测并没有取得太好的效果

逍遥一身·2021-04-08 01:58

推荐频道