thuml

一般的な時系列分析のための高度な深層時系列モデルライブラリ。

ドメイン適応、タスク適応、ドメイン汎化のための転移学習ライブラリ

「Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting」(NeurIPS 2021) のコードリリース、https://arxiv.org/abs/2106.13008

「iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting」（ICLR 2024 Spotlight）の公式実装

「TimesNet: Temporal 2D-Variation Modeling for General Time Series Analysis」(ICLR 2023) のコードリリースについて、https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oq

「Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models」（ICML 2024）および関連研究の公式コード、データセット、チェックポイント

機械学習の観点から見たマルチタスク学習（MTL）に関するデータセット、コードベース、論文のキュレーションリスト

PyTorch コンパイラ torch.compile の理解と適応を助けるツール depyf

「Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting」（NeurIPS 2022）のコードリリース、https://arxiv.org/abs/2205.14415

大規模時系列モデルの実装、事前学習コード、およびデータセット

「TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables」(NeurIPS 2024) の公式実装