autoformer专题

huggingface实现Autoformer时间序列深度分解与自相关预测模型

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作者 | 吴海旭报道 | 新智元   编辑 | 好困 【导读】近日,清华大学软件学院机器学习实验室另辟蹊径,基于随机过程经典理论,提出全新Autoformer架构,包括深度分解架构及全新自相关机制,长序预测性能平均提升38%。 尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题,对于能源、交通、经济的长期规划,气象灾害、疾病的早期预警等具有重要意义。 清华大学软件学院机器学习实验室的研究人员近日发表了一篇论