Resformer: Combine quadratic linear transformation with efficient sparse Transformer for long-term series forecasting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the continuous development of deep learning, long sequence time-series forecasting (LSTF) has attracted more and more attention in power consumption prediction, traffic prediction and stock prediction. In recent studies, various improved models of Transformer are favored. While these models have made breakthroughs in reducing the time and space complexity of Transformer, there are still some problems, such as the predictive power of the improved model being slightly lower than that of Transformer. And these models ignore the importance of special values in the time series. To solve these problems, we designed a more concise network named Resformer, which has four significant characteristics: (1) The fully sparse self-attention mechanism achieves O(𝐿𝑙𝑜𝑔𝐿) time complexity. (2) The AMS module is used to process the special values of time series and has comparable performance on sequences dependency alignment. (3) Using quadratic linear transformation, a simple LT module is designed to replace the self-attention mechanism. It effectively reduces redundant information. (4) The DistPooling method based on data distribution is proposed to suppress redundant information and noise. A large number of experiments on real data sets show that the Resformer method is superior to the existing improved model and standard Transformer method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle