论文摘要:这篇论文通过使用预训练语言模型来改进时间序列分析任务。作者提出了一种名为Frozen Pretrained Transformer(FPT)的模型,该模型利用预训练语言模型的残差块来进行时间序列分析。作者通过实验证明,FPT模型在各种时间序列分析任务中可以达到或接近最先进的性能。此外,作者还发现FPT模型的特征图在特征空间中分布广泛,...
本文是由北京大学和阿里联合发布的大模型应用研究论文,总结了使用今天的语言模型(LLM)完成时间序列(TS)任务的两种策略,并设计了一种适合于LLM的TS嵌入方法——TEST——来激活LLM对TS数据的能力,在llm对TS分类和预测任务中达到了接近SOTA的能力,通过将LLM作为模式机器,让LLM可以在不影响语言能力的情况下处理TS数据。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2310.10688 论文链接:https://github.com/google-research/timesfm 前言 谷歌这篇时间序列大模型很早之前就在关注,今天搜索了一下,对应的文章入选了ICML24,其开源的代码github已经有3.5K star。据论文中的描述,TimesFM模型在各种公共数据集上的即插即用零样本性能接近于每个单独数据...
时序预测领域 第一个基础大模型!(附经典时序论文15篇#人工智能 #机器学习 #时间序列 #深度学习 #时间序列预测 - Si磕AI论文女算法于20231120发布在抖音,已经收获了9.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
论文背景 大模型在自然语言处理、计算机视觉和其他领域取得了显著成果,但在传统的时间 序列和时空数据分析方法中,大模型的应用相对较少。 尽管最近在为时间序列和时空数据的大模型开发铺平了道路,但在许多情况下,大 规模数据集的缺乏仍然是一个重大的障碍。即便如此,我们已经目睹了在不同任务 和领域中成功尝试数量的...
时空预测引领了新的热点,时间序列预测领域的首个大模型 TimeGPT 引起业界热议,Transformer+时序,扩散模型+时序更是顶会新方向大热“种子”选手,时序+多方向正在成为这个AI界瞩目的黑马! 本文整理了时间序列的时序预测 / 时序-Transformer / 时序-大模型 / 时序-扩散四大方向的最...
时序预测领域,第一个基础大模型来了 时序预测领域,第一个基础大模型来了,附15篇必读经典论文和源码#人工智能 #深度学习 #大模型 #时间序列 #时间序列预测 - 死磕A论文I女算法于20240602发布在抖音,已经收获了10.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
【比刷剧还爽】2024最好出论文的两大预测模型:LSTM+Informer两大模型,跟着大佬论文解读,只花三小时即可跑通!BP时序预测 | ARIMA时序预测共计12条视频,包括:1.Informer时间序列预测(上)(P1)、2.Informer时间序列预测(下)(P2)、3.1-时间序列模型(P3)等,UP主更多精
时间序列多任务统一大模型来啦!阿里达摩院最新提出,基于GPT适配时序预测～#人工智能 #机器学习 #论文 2081 -- 1:29 App 多周期多分辨率的时间序列信息自动挖掘,时序预测最新工作～#机器学习 #人工智能 #算法 #时间序列 1422 -- 2:55 App AAAI 2024 最新时间序列工作 AAAI 2024 图感知对比学习改善多变量时间序列...
大模型在时序预测任务中具有以下优势：1. 非线性建模：大模型具有强大的非线性建模能力，能够学习并捕捉时序数据中的复杂非线性模式。相比传统的线性模型，大模型能够更好地适应数据中的非线性关系，从而提供更准确的预测结果。这对于包含多个变量和复杂交互关系的时序数据特别重要，例如股票市场、天气预测或交通流量等。2...