thuml

用於一般時間序列分析的先進深度時間序列模型庫

領域適應、任務適應與領域泛化的轉移學習庫

關於「Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting」(NeurIPS 2021) 的程式碼釋出，https://arxiv.org/abs/2106.13008

「iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting」(ICLR 2024 Spotlight)的官方實作。

關於「TimesNet: Temporal 2D-Variation Modeling for General Time Series Analysis」的程式碼釋出 (ICLR 2023)，https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oq

「Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models」(ICML 2024) 及其後續工作的官方程式碼、資料集與檢查點

從機器學習的角度，精選關於多工學習 (MTL) 的資料集、程式碼庫與論文清單。

depyf 是一個幫助你理解並適應 PyTorch 編譯器 torch.compile 的工具。

「非平穩 Transformer：探索時間序列預測中的平穩性」（NeurIPS 2022）程式碼發布，https://arxiv.org/abs/2205.14415

大型時間序列模型的實作、預訓練程式碼與資料集

「TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables」(NeurIPS 2024) 的官方實作。