Dmitriy Gizlyk / Profil
- Information
10+ Jahre
Erfahrung
|
0
Produkte
|
0
Demoversionen
|
134
Jobs
|
0
Signale
|
0
Abonnenten
|
Большинство современных методов прогнозирования мультимодальных временных рядов используют подход независимых каналов. Тем самым игнорируется природная зависимость различных каналов одного временного ряда. Разумное использование 2 подходов (независимых и смешанных каналов) является ключом к повышению эффективности моделей.
Продолжаем знакомство с методом TEMPO. И в данной статье мы оценим фактическую эффективность предложенных подходов на реальных исторических данных.
Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.
Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.
Одним из направлений повышения эффективности процесса обучения и сходимости моделей является улучшение методов оптимизации. Adam-mini представляет собой адаптивный метод оптимизации, разработанный для улучшения базового алгоритма Adam.
В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.
Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.
Эта статья несколько отличается от предыдущих работ данной серии. В ней мы поговорим об альтернативном представлении временных рядов. Кусочно-линейное представление временных рядов — это метод аппроксимации временного ряда с помощью линейных функций на небольших интервалах.
При изучении различных архитектур построения моделей мы мало уделяем внимания процессу обучения моделей. В этой статье я попытаюсь восполнить этот пробел.
Эффективное извлечение и объединение долгосрочных зависимостей и краткосрочных характеристик остаются важной задачей в анализе временных рядов. Правильное их понимание и интеграция необходимы для создания точных и надежных предсказательных моделей.
Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.
При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.
В данной статье мы продолжаем реализацию подходов ATFNet — модели, которая адаптивно объединяет результаты 2 блоков (частотного и временного) прогнозирования временных рядов
Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является оптимальным для нестационарных временных рядов. В данной статье я предлагаю познакомиться с методом адаптивного сочетания прогнозов в частотной и временной областях.
Мы продолжаем рассмотрение темы анализ и прогнозирования временных рядов в частотной области. И в данной статье мы познакомимся с новым методом прогнозирования в частотной области, который может быть добавлен к многим, изученным нами ранее, алгоритмам.
При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.
Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.
Желание получить наиболее точные прогнозы толкает исследователей к усложнению моделей прогнозирование. Что в свою очередь ведет к увеличению затрат на обучение и обслуживание модели. Но всегда ли это оправдано? В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом, который использует простоту и скорость линейных моделей и демонстрирует результаты на уровне лучших с более сложной архитектурой.
Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методов U-shaped Transformer.