摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出，但它们通常是“黑盒”模型，并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中，我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构，它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的洞察力。为了学习不同尺度上的时间关系，TFT使用循环层进行局部处理，并使用可解释的自我注意层进行长期依赖。TFT利用专门的组件来选择相关的特性和一系列的门控层来抑制不必要的组件，从而在广泛的场景中实现
摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出，但它们通常是“黑盒”模型，并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中，我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构，它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的洞察力。为了学习不同尺度上的时间关系，TFT使用循环层进行局部处理，并使用可解释的自我注意层进行长期依赖。TFT利用专门的组件来选择相关的特性和一系列的门控层来抑制不必要的组件，从而在广泛的场景中实现
1.Pandas是什么？Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。Pandas的主要数据结构是Series（一维数据）和DataFrame（二维数据）。2.SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。创建Series对象的语法为my_series=pd.Series(data,index=index)，这里的data可以是ndarray、字典或者一个标量。下面我们就来讲下创建Series对象的不同方法。2.1.通过ndar
1.Pandas是什么？Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。Pandas的主要数据结构是Series（一维数据）和DataFrame（二维数据）。2.SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。创建Series对象的语法为my_series=pd.Series(data,index=index)，这里的data可以是ndarray、字典或者一个标量。下面我们就来讲下创建Series对象的不同方法。2.1.通过ndar
论文信息论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.14112.pdf源码地址：https://github.com/emadeldeen24/TS-TCC摘要Learningdecentrepresentationsfromunlabeledtime-seriesdatawithtemporaldynamicsisaverychallengingtask.Inthispaper,wepro-poseanunsupervisedTime-SeriesrepresentationlearningframeworkviaTemporalandContextual
论文信息论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.14112.pdf源码地址：https://github.com/emadeldeen24/TS-TCC摘要Learningdecentrepresentationsfromunlabeledtime-seriesdatawithtemporaldynamicsisaverychallengingtask.Inthispaper,wepro-poseanunsupervisedTime-SeriesrepresentationlearningframeworkviaTemporalandContextual
