Time Transformer

時間轉換器

Pytnon實施論文“時間轉換器：將本地和全局功能集成為更好的時間序列生成”（SDM24）。

Jupyter筆記本“教程”提供了一個教程，用於使用不同的指標（使用“ Sine_cpx ”數據集）進行培訓和評估。 FID得分是用ts2vec中的“ FID_SCORE ”計算的，直接使用模型“ TS2VEC ”計算。

該模型是使用“ TensorFlow2 ”構建的，請檢查“需求.txt ”，並確定您需要運行哪個軟件包。

如果您發現此模型有用並將其放入出版物中，我們建議您添加以下參考文獻：

 @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 }
}