Time Transformer

Transformador de tempo

Documento de implementação do Pytnon " Time-transformador: integrando recursos locais e globais para uma melhor geração de séries temporais " (SDM24).

Jupyter Notebook " Tutorial " fornece um tutorial para treinamento e avaliação com diferentes métricas (usando o conjunto de dados " SINE_CPX "). A pontuação do FID é calculada com " FID_SCORE " no ts2vec , usando diretamente o modelo " TS2VEC ".

O modelo é construído com " Tensorflow2 ", verifique o " requisito.txt " e decida qual pacote você precisa executar o modelo.

Se você achar esse modelo útil e colocá -lo em sua publicação, incentivamos você a adicionar as seguintes referências:

 @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 }
}