PatchTST

FEDformer

AI GitHub リポジトリ

効率的な長期時系列予測のために設計されたFrequency Enhanced Decomposed Transformerです。系列長に対して線形計算量で動作し、多変量および単変量データセットの両方で予測誤差を大幅に削減することで、最先端の手法を上回ります。このモデルはオープンソースコードとして利用可能です。FEDformerは、効率的な長期時系列予測のために設計されたFrequency Enhanced Decomposed Transformerです。系列長に対して線形計算量で動作し、多変量および単変量データセットの両方で予測誤差を大幅に削減することで、最先端の手法を上回ります。このモデルはオープンソースコードとして利用可能です。

LTSF-Linear

AI GitHub リポジトリ

「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式PyTorch実装です。長期時系列予測タスクにおいてトランスフォーマーを上回る性能を発揮する線形モデルファミリー（Linear, DLinear, NLinear）を導入し、高い効率性と解釈可能性を提供します。LTSF-Linearは、「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式PyTorch実装です。長期時系列予測タスクにおいてトランスフォーマーを上回る性能を発揮する線形モデルファミリー（Linear, DLinear, NLinear）を導入し、高い効率性と解釈可能性を提供します。

Autoformer

AI GitHub リポジトリ

分解トランスフォーマーと自己相関メカニズムを活用した長期時系列予測のためのAIモデルです。様々なベンチマークで最先端の結果を達成し、実用的なアプリケーションにおける予測精度の向上に向けたシリーズ間の接続に関する新しいアプローチを提供します。Autoformerは、分解トランスフォーマーと自己相関メカニズムを活用した長期時系列予測のためのAIモデルです。様々なベンチマークで最先端の結果を達成し、実用的なアプリケーションにおける予測精度の向上に向けたシリーズ間の接続に関する新しいアプローチを提供します。

TimesNet

AI モデル

1D時系列データを2D空間に変換してモデリングを強化する、汎用時系列分析のための基盤モデルです。予測、補間、異常検知、分類において最先端の結果を達成し、多様な時間パターンにわたる堅牢な表現学習のためにビジョンバックボーンを活用しています。TimesNetは、1D時系列データを2D空間に変換してモデリングを強化する、汎用時系列分析のための基盤モデルです。予測、補間、異常検知、分類において最先端の結果を達成し、多様な時間パターンにわたる堅牢な表現学習のためにビジョンバックボーンを活用しています。

LSTNet

AI GitHub リポジトリ

時系列予測のために設計されたディープラーニングモデルです。リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、長期および短期の時間的パターンを効果的にモデル化します。このモデルは、特に複雑な時系列データに有用です。LSTNetは、時系列予測のために設計されたディープラーニングモデルです。リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、長期および短期の時間的パターンを効果的にモデル化します。このモデルは、特に複雑な時系列データに有用です。

GluonTS

AI フレームワーク

PyTorchおよびMXNet上に構築されたディープラーニングモデルを活用する、確率的時系列モデリングのためのPythonパッケージです。予測を確率分布の形式で生成し、予測区間を含めることで、複雑な時系列分析に適した正確な予測を可能にします。GluonTSは、PyTorchおよびMXNet上に構築されたディープラーニングモデルを活用する、確率的時系列モデリングのためのPythonパッケージです。予測を確率分布の形式で生成し、予測区間を含めることで、複雑な時系列分析に適した正確な予測を可能にします。

Informer2020

AI GitHub リポジトリ

Informer2020 GitHubリポジトリは、効率的な長系列時系列予測のために設計されたInformerモデルのPyTorch実装を提供します。ProbSparse Attentionを特徴とし、自己注意スコアのロングテール分布を処理することで、複雑な予測タスクに対する高度なソリューションを提供します。

Funnel-Transformer

AI GitHub リポジトリ

計算コストを削減するために隠れ状態を圧縮するAIモデルです。同じFLOPsでより深く、またはより広いモデルを構築でき、標準的な事前学習のためにトークンレベルの表現を復元できます。このモデルはTensorFlowとPyTorchの両方の実装で利用可能です。Funnel-Transformerは、計算コストを削減するために隠れ状態を圧縮するAIモデルです。同じFLOPsでより深く、またはより広いモデルを構築でき、標準的な事前学習のためにトークンレベルの表現を復元できます。このモデルはTensorFlowとPyTorchの両方の実装で利用可能です。