这篇文章的思路就是：通过傅立叶变化，把时序数据自适应切分为最佳的、不同尺度的patch，然后设计patch内和patch间的注意力机制，进行下游任务。思路非常清晰简洁。...
论文标题：iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting
论文标题：LEARNING TO EMBED TIME SERIES PATCHES INDEPENDENTLY
书接上回，我们在之前的文章已经分析了直接把transformer应用到时间序列预测问题的不足，其中我们总结了4个不足：分别是：
我们在先前的一篇文章中已经总结了直接把Transformer应用到时间序列数据存在的问题，其中序列平稳化是transformer也是其他很多模型都未解决好的一个不足。实际上，序列平稳和非平稳是矛盾的存在，这篇文章探索了：原始数据--...
所以从这篇开始，我也会同步记录自己阅读时间序列论文的笔记。但根据我的经验，由于相关论文太多，刚刚入坑的同学大多是不知道该从哪篇读起的，这是因为新手（包括我自己）往往对当前的研究的发展脉络是没有整体概念的。...
近日，国外一家智库基于“Tech Tracker”网站数据发布的一项“2003-2023年间关键技术跟踪报告”显示，在追踪的64项关键技术研究当中，中国已经有90%（57项）处于领先地位。...
预计算基于空间换时间实现查询性能提升，物化视图是数据立方体(data cubes)的一种实现方式。如何有效选择数据立方体进行物化是一个NP难问题，对于n维数据集，有2^n种选择可能。本论文提出基于数据格框架(Lattice Framework...
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/634466306
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