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上篇 | 使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测

介绍 时间序列预测是一个重要的科学和商业问题,因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。 概率预测 通常,经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。这些通常被称为“单一”或“局部”方法。然而,当处理某些应用程序的大量时间序列时,在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的,这使模型能够从许多不同的来源学习潜在的表示。 一些经典方法是点值的 (point-valued)(意思是每个时间步只输出一个值),并且通过最小化关于基本事实数据的 L2 或 L1 类型的损失来训练模型。然而,由于预测经常用于实际决策流程中,甚至在循环中有人的干预,让模型同时也提供预测的不确定性更加有益。这也称为“概率预测”,而不是“点预测”。这需要对可以采样的概率分布进行建模。 所以简而言之,我们希望训练全局概率模型,而不是训练局部点预测模型。深度学习非常适合这一点,因为神经网络可以从几个相关的时间序列中学习表示,并对数据的不确定性进行建模。 在概率设定中学习某些选定参数分布的未来参数很常见,例如高斯分布 (Gaussi...

震惊!火爆全网的ChatGPT背后使用的数据库居然是……

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