thuml

Thư viện chứa các mô hình Deep Time Series nâng cao dành cho phân tích chuỗi thời gian tổng quát.

Thư viện học chuyển giao cho thích ứng miền, thích ứng tác vụ và tổng quát hóa miền

Mã nguồn phát hành cho "Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting" (NeurIPS 2021), https://arxiv.org/abs/2106.13008

Mã nguồn chính thức cho "iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting" (ICLR 2024 Spotlight)

Mã nguồn phát hành cho "TimesNet: Temporal 2D-Variation Modeling for General Time Series Analysis" (ICLR 2023), https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oq

Mã nguồn, tập dữ liệu và checkpoint chính thức cho Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models (ICML 2024) và các công trình liên quan

Danh sách tổng hợp các TẬP DỮ LIỆU, CƠ SỞ MÃ NGUỒN và BÀI BÁO về Học đa nhiệm (MTL), dưới góc độ Học máy.

depyf là công cụ giúp bạn hiểu và thích nghi với trình biên dịch torch.compile của PyTorch.

Phát hành mã nguồn cho "Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting" (NeurIPS 2022), https://arxiv.org/abs/2205.14415

Các triển khai, mã tiền huấn luyện và tập dữ liệu cho các mô hình chuỗi thời gian lớn.

Triển khai chính thức cho "TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables" (NeurIPS 2024)