Time Transformer

Трансформатор

Документ внедрения Pytnon « Time-Transformer: интеграция локальных и глобальных функций для лучшего генерации временных рядов » (SDM24).

Notebook Jupyter « Учебное пособие » предоставляет учебник для обучения и оценки с различными показателями (с использованием набора данных « sine_cpx »). Оценка FID рассчитывается с помощью « FID_SCORE » в ts2vec , непосредственно с использованием модели « TS2VEC ».

Модель построена с « tensorflow2 », пожалуйста, проверьте « regive.txt » и решите, какой пакет вам нужен для запуска модели.

Если вы найдете эту модель полезной и вкладываете ее в свою публикацию, мы рекомендуем вам добавить следующие ссылки:

 @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 }
}