如何训练时间序列大模型(LTSM)?时序基座模型LTSM-bundle来了

基础模型(BaseModel):与NLP一样,我们可以选择各种各样的模型架构来学习。提示(Prompt):类似地,时间序列中的提示可以依赖于有关数据的文本信息(例如,数据集或任务描述),或者从每个时间序列中提取全局统计特征,以突出不同数据集之间的整体差异。训练范式(TrainingParadigm):时间序列的训练范式也可以采用类似的方法,...

谷歌的时间序列预测的基础模型TimesFM详解和对比测试

例如,如果输入分块长度为32,输出分块长度为128,那么模型的训练方式如下:它使用前32个时间点来预测接下来的128个时间步,使用前64个时间点来预测第65到192个时间步,使用前96个时间点来预测第97到224个时间步,依此类推。在推断时,如果模型接收到长度为256的新时间序列,并被要求预测接下来的256个时间步,它首先...

中国电信取得异常检测及对比嵌入模型训练、检测方法、装置及介质...

金融界2024年2月24日消息,据国家知识产权局公告,中国电信股份有限公司取得一项名为“异常检测及对比嵌入模型训练、检测方法、装置及介质“,授权公告号CN114244603B,申请日期为2021年12月。专利摘要显示,本申请实施例中提供异常检测及对比嵌入模型训练、检测方法、装置及介质,异常检测方法包括:获取待检测样本;预处理所述...

DeepMind新方法:训练时间减少13倍,算力降低90%

JEST选择那些对于预训练模型来说较容易,但对于当前学习模型来说较难的数据点,以此提高训练效率和效果。成员Nikhil进一步解释了多模态对比学习的过程,即通过最大化文本和图像嵌入的对齐性,同时最小化不相关数据之间的对齐性,来提高模型的性能。利用这一点,团队采用一种基于阻塞吉布斯采样的迭代方法,逐步构建批次,每次...

清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer |...

新智元导读大模型在语言、图像领域取得了巨大成功,时间序列作为多个行业的重要数据类型,时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期,清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练,获得了任务通用的时序分析模型,展现出大模型特有的泛化性与可扩展性...

量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析

在模型训练前,我们按照各个模型的特点设置窗口,窗口的主要特征包括输入窗口的宽度、标签窗口的宽度、时间偏移量、输入或标签的特征(www.e993.com)2024年11月23日。1.4验证集、测试集预测值及预测效果对比通过对验证集、测试集的多次预测,可以得到每个模型的mse,从而判断其预测效果以及预测稳定性。

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...

LSTM模型的形式化表示:模型训练过程模型的编码器部分采用了一个单层LSTM神经网络,旨在捕获序列的动态特征。该网络输出一个隐状态h,其维度dn设定为32,以捕捉输入序列X的深层信息。输入序列X的时间步长timesteps设定为12,而每个时间步t的输入维度dm则为1,确保了模型能够处理单特征序列。

CVPR 2024 Highlight | 北航等发布「时间特征维护」:无需训练...

近日,北航、莫纳什、UTAustin联合推出了时间特征维护的扩散模型低精度无损量化方法TFMQ-DM。不仅以4bit的权重大小实现了目前无损条件下最极限的扩散模型训练后压缩,同时还实现了超过2.38倍真实硬件加速。这一发现再次将Diffusion压缩推向全新的高度。目前,该工作已被CVPR2024高分接收,并被接收为HighlightPoster(...

Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型

在本文中,我们将探索用于时间序列预测的Salesforce新发布的基础模型Moirai。最后我们还对比Moirai与其他两个基础模型之间的差异,例如训练数据的大小、模型参数的数量以及它们是否允许多变量预测。最后还将介绍实际实施的细节,并彻底分析模型的性能,然后使用一个公共数据集比较Moirai与TiDE和Chronos的性能。

前浪不减,后浪已至!深度对比CV四小龙与AI大模型创业公司

大模型是个新生事物，目前国内这方面的创业公司不算太多，曝光率比较高的有：月之暗面，智谱AI,百川智能，生数科技和幂律智能等。月之暗面是通用人工智能领域的创业公司，专注于开发C端产品，目前推出了支持200万字上下文的智能助手KimiChat，市场热度很高。智谱AI是由清华大学计算机系技术成果转化而来，基于GLM系列...