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【论文+代码】可解释的多尺度时序预测Transformer
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论文+代码,主要介绍了:多水平预测问题通常包含复杂的输入组合,包括静态(即时不变)协变量、已知的未来输入和其他外生时间序列,这些只是历史上观察到的,没有任何关于它们如何与目标相互作用的事先信息。虽然已经提出了几种用于多步预测的深度学习模型,但它们通常包括黑匣子模型,无法考虑常见场景中出现的全部输入。在这篇论文中,我们引入了时间融合变压器(TFT),这是一种新的基于注意力的架构。为了学习不同尺度上的时间关系,TFT利用循环层进行局部处理,利用可解释的自我注意层学习长期依赖。
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