FEDformer

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。

PatchTST

AI モデル

Transformerベースのモデルの公式実装であり、長期時系列予測に特化しています。時系列データをパッチに分割し、それらを独立して処理することで、効率的かつ効果的な予測を実現します。本プロジェクトは、教師あり学習と自己教師あり学習の両方のアプローチに対応したコードを提供し、堅牢な予測能力を可能にします。PatchTSTは、Transformerベースのモデルの公式実装であり、長期時系列予測に特化しています。時系列データをパッチに分割し、それらを独立して処理することで、効率的かつ効果的な予測を実現します。本プロジェクトは、教師あり学習と自己教師あり学習の両方のアプローチに対応したコードを提供し、堅牢な予測能力を可能にします。

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。

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。

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。

N-BEATS

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単変量時系列予測のためのニューラルネットワークベースのモデルです。ServiceNow Researchによって開発され、再現性のある実験結果を実現するためにN-BEATSアルゴリズムを実装しています。このリポジトリは、高度な時系列分析のためのPyTorch実装、データセットローダー、および実験設定を提供します。N-BEATSは、単変量時系列予測のためのニューラルネットワークベースのモデルです。ServiceNow Researchによって開発され、再現性のある実験結果を実現するためにN-BEATSアルゴリズムを実装しています。このリポジトリは、高度な時系列分析のためのPyTorch実装、データセットローダー、および実験設定を提供します。

Mamba SSM アーキテクチャ

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特に言語のような情報密度の高いデータに対して効果的な、効率的なシーケンスモデリングのために設計された新しい状態空間モデルアーキテクチャです。ハードウェアを意識した実装を提供し、以前のサブ二次モデルを上回り、Transformerに匹敵することを目指しています。Mambaは、特に言語のような情報密度の高いデータに対して効果的な、効率的なシーケンスモデリングのために設計された新しい状態空間モデルアーキテクチャです。ハードウェアを意識した実装を提供し、以前のサブ二次モデルを上回り、Transformerに匹敵することを目指しています。