港科技& 基于自顺应交互模态探求的预测与决策 大疆
本文引见了基于自顺应交互模态探求的多模态集成的预测与决策，因为多模态交互的复杂性，在拥挤且灵活的环境中导航给智能驾驶系统带来了严重应战，其中各种交通介入者和智能驾驶车辆的行为是复杂的，并且是隐式耦合的，本文提出了一种新的框架，即多模态集成的......
Transformer频域消偏优化时序预测准确性
Transformer在期间序列中曾经运行比拟宽泛，然而最近一些针对Transformer的钻研上班指出，Transformer的self，attention机制在建模序列数据时，比拟偏向于学习低频的消息，而疏忽了高频消息，形成频率偏向疑问......
高维多变量下的Transformer时序预测建模方法
当天给大家引见一篇CIKM2024中的期间序列预测上班，这篇文章针对高维多变量时序预测疑问，提出了一种基于Transformer的建模方法，论文题目，ScalableTransformerforHighDimensionalMultivar......
2024最新期间序列预测Benchmark TFB
当天给大家引见一篇VLDB2024中期间序列预测Benchmark的上班，文章由华东师范大学，华为云，奥尔堡大学联结颁布，该论文提出了TFB，期间序列预测基准测试，，这是一个陈腐的智能化基准测试框架，旨在经过蕴含来自十个不同畛域的数据集，并......
期间序列预测近期外围钻研点总结
期间序列畛域最近几年的变动十分大，在2018年左右，RNN这类模型才刚在期间序列上运行，而目前曾经基本和NLP、CV等畛域对齐了，随着深度学习在期间序列预测畛域钻研的深化，最近一年也产生了很多新的期间序列预测钻研方向，这篇文章就给大家汇总一......
一文汇总时序预测新思绪
在最近的期间序列预测钻研上班中，有一类上班将图学习和期间序列联合了起来，从图学习的视角了解期间序列预测，这类上班中，一种是用图学习建模多变量间的相关，处置多元时序预测疑问；另一种是间接把期间序列中的各个期间步看成图中的一个节点，用图学习建模......
文本增强成功一致跨域期间序列预测 WWW24
当天给大家引见一篇WWW2024中，因为新嘉博国立大学和香港科技大学联结宣布的多模态期间序列预测模型UniTime，经过文本消息成功一致跨域期间序列预测，论文题目，UniTime，ALanguage，EmpoweredUnifiedMode......
多变量当辅佐序列优化多元时序预测成果 近期钻研趋向
在多元期间序列预测中，如何建模多变量之间的相关不时是钻研热点，过去一年最火的钻研方向之一就是多元期间序列应该驳回channeldependent，多变量联结建模，还是channelindependent，多变量独立建模，，以及channel......
一文梳理Transformer在期间序列预测中的开展历程代表上班
Transformer的序列建模才干，让其自然就比拟适宜期间序列这种也是序列类型的数据结构，然而，期间序列相比文本序列也有很多特点，例如期间序列具备自相关性或周期性、期间序列的预测经常触及到周期十分长的序列预测义务等，这些都给Transfo......
预训练大言语模型对期间序列预测真的有用吗 去掉预训练LLM成果反而优化
当天给大家引见一篇对于大模型在期间序列运行讨论的上班，这篇文章质疑大言语模型在期间序列预测中能否有效，并对目前最先进的3个基于大言语模型的期间序列预测模型启动试验，发现去掉大言语模型局部，改成一个attention网络，也能取得相反甚至更优......