2025年7月8日

多尺度时序间相关性:MSGNet

摘要: DLinear的出现就是为了质疑注意力机制系列的能力,注意力机制系列在预测时,如果输入的嗯史数据过长,那么其预测未来的性能会变差。 上图可以看出,随着历史数据窗口的增加,基于注意力机制的那些former系列模型,会随着输入历史数据的长度,效果逐渐变差,而黑色线段代表的作者的模型及Dlinear模型, 阅读全文

posted @ 2025-07-08 20:33 lmqljt 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

时序分析通用基础模型:TimesNet 预测/插补/分类/异常检测

摘要: 知乎上有作者的讨论。 Dlinear等线性系列模型 在分类问题上效果就会比较差。从准确率来说 会和其他模型相差的比较多。 异常检测的阈值有很大的问题 这个组 比如smd数据集什么的(我拿了其中的一部分一个机器的丢进去),没有训练的一个cnn模型(一层cnn加激活函数)(gpt写的),知道它的异常率是 阅读全文

posted @ 2025-07-08 12:36 lmqljt 阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

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