LSTNet

Autoformer

AI GitHub 저장소

분해 트랜스포머와 자동 상관 메커니즘을 활용하는 장기 시계열 예측을 위한 AI 모델입니다. 다양한 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하며, 실제 애플리케이션에서 예측 정확도를 향상시키기 위한 시리즈별 연결에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.Autoformer는 분해 트랜스포머와 자동 상관 메커니즘을 활용하는 장기 시계열 예측을 위한 AI 모델입니다. 다양한 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하며, 실제 애플리케이션에서 예측 정확도를 향상시키기 위한 시리즈별 연결에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.

GluonTS

AI 프레임워크

PyTorch 및 MXNet 기반의 딥러닝 모델을 활용하는 확률론적 시계열 모델링을 위한 Python 패키지입니다. 예측 구간을 포함한 확률 분포 형태로 예측을 생성하여 정확한 예측을 지원하며, 복잡한 시계열 분석에 적합합니다.GluonTS는 PyTorch 및 MXNet 기반의 딥러닝 모델을 활용하는 확률론적 시계열 모델링을 위한 Python 패키지입니다. 예측 구간을 포함한 확률 분포 형태로 예측을 생성하여 정확한 예측을 지원하며, 복잡한 시계열 분석에 적합합니다.

LTSF-Linear

AI GitHub 저장소

"Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" 논문의 공식 PyTorch 구현입니다. 장기 시계열 예측 작업에서 트랜스포머보다 뛰어난 성능을 제공하는 선형 모델(Linear, DLinear, NLinear) 제품군을 소개하며, 높은 효율성과…LTSF-Linear은 "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" 논문의 공식 PyTorch 구현입니다. 장기 시계열 예측 작업에서 트랜스포머보다 뛰어난 성능을 제공하는 선형 모델(Linear, DLinear, NLinear) 제품군을 소개하며, 높은 효율성과…

TimesNet

AI 모델

1D 시계열을 2D 공간으로 변환하여 모델링을 강화하는 일반 시계열 분석을 위한 기반 모델입니다. 예측, 대체, 이상 탐지 및 분류에서 최첨단 결과를 달성하며, 다양한 시간 패턴에 걸쳐 강력한 표현 학습을 위해 비전 백본을 활용합니다.TimesNet은 1D 시계열을 2D 공간으로 변환하여 모델링을 강화하는 일반 시계열 분석을 위한 기반 모델입니다. 예측, 대체, 이상 탐지 및 분류에서 최첨단 결과를 달성하며, 다양한 시간 패턴에 걸쳐 강력한 표현 학습을 위해 비전 백본을 활용합니다.

FEDformer

AI GitHub 저장소

효율적인 장기 시계열 예측을 위해 설계된 주파수 강화 분해 트랜스포머(Frequency Enhanced Decomposed Transformer)입니다. 시퀀스 길이에 대한 선형 복잡성을 달성하여 다변량 및 단변량 데이터셋 모두에서 예측 오류를 크게 줄임으로써 최첨단 방법을 능가합니다. 이 모델은…FEDformer는 효율적인 장기 시계열 예측을 위해 설계된 주파수 강화 분해 트랜스포머(Frequency Enhanced Decomposed Transformer)입니다. 시퀀스 길이에 대한 선형 복잡성을 달성하여 다변량 및 단변량 데이터셋 모두에서 예측 오류를 크게 줄임으로써 최첨단 방법을 능가합니다. 이 모델은…

PatchTST

AI 모델

Transformer 기반 모델의 공식 구현으로, 장기 시계열 예측에 사용됩니다. 시계열을 패치로 분할하고 독립적으로 처리하여 효율적이고 효과적인 예측을 제공합니다. 이 프로젝트는 지도 학습 및 자기 지도 학습 접근 방식 모두에 대한 코드를 제공하여 강력한 예측 기능을 지원합니다.PatchTST는 Transformer 기반 모델의 공식 구현으로, 장기 시계열 예측에 사용됩니다. 시계열을 패치로 분할하고 독립적으로 처리하여 효율적이고 효과적인 예측을 제공합니다. 이 프로젝트는 지도 학습 및 자기 지도 학습 접근 방식 모두에 대한 코드를 제공하여 강력한 예측 기능을 지원합니다.

N-BEATS

AI GitHub 저장소

단변량 시계열 예측을 위한 신경망 기반 모델입니다. ServiceNow Research에서 개발했으며, 재현 가능한 실험 결과를 위해 N-BEATS 알고리즘을 구현합니다. 이 리포지토리는 고급 시계열 분석을 위한 PyTorch 구현, 데이터셋 로더 및 실험 구성을 제공합니다.N-BEATS는 단변량 시계열 예측을 위한 신경망 기반 모델입니다. ServiceNow Research에서 개발했으며, 재현 가능한 실험 결과를 위해 N-BEATS 알고리즘을 구현합니다. 이 리포지토리는 고급 시계열 분석을 위한 PyTorch 구현, 데이터셋 로더 및 실험 구성을 제공합니다.

Pangu-Weather

AI GitHub 저장소

정확한 중기 전 지구 날씨 예보를 위한 AI 기반 시스템입니다. 3D 신경망과 계층적 시간 통합 전략을 활용하여 기존의 수치 예보 모델보다 높은 정확도를 달성하면서도 훨씬 빠릅니다.Pangu-Weather는 정확한 중기 전 지구 날씨 예보를 위한 AI 기반 시스템입니다. 3D 신경망과 계층적 시간 통합 전략을 활용하여 기존의 수치 예보 모델보다 높은 정확도를 달성하면서도 훨씬 빠릅니다.