Time Transformer

タイムトランスフォーマー

Pytnon実装ペーパー「時間変容者：より良い時系列生成のためのローカルおよびグローバルな機能の統合」（SDM24）。

Jupyterノートブック「チュートリアル」は、さまざまなメトリックをトレーニングおよび評価するためのチュートリアルを提供します（「 sine_cpx 」データセットを使用）。 FIDスコアは、モデル「 TS2VEC 」を直接使用して、 ts2vecの「 FID_SCORE 」で計算されます。

モデルは「 tensorflow2 」で構築されています。「 requirement.txt 」を確認し、モデルを実行する必要があるパッケージを決定してください。

このモデルが有用であることがわかり、出版物に入れる場合は、次の参照を追加することをお勧めします。

 @inproceedings { liu2024time ,
  title = { Time-Transformer: Integrating Local and Global Features for Better Time Series Generation } ,
  author = { Liu, Yuansan and Wijewickrema, Sudanthi and Li, Ang and Bester, Christofer and O'Leary, Stephen and Bailey, James } ,
  booktitle = { Proceedings of the 2024 SIAM International Conference on Data Mining (SDM) } ,
  pages = { 325--333 } ,
  year = { 2024 } ,
  organization = { SIAM }
}