拥抱时序预测新潮流，用 Transformers 预测未来

人工智能

2023-01-20 01:26:55

踏入概率时间序列预测的奇幻旅程

揭开 Transformers 的魔法帷幕

踏入机器学习领域，您不可避免地会遇到 Transformers，一种近年来风靡一时的神奇神经网络架构。它以处理序列数据的能力而闻名，使其成为时间序列预测的理想选择。

与传统方法不同，Transformers 擅长捕捉序列中的长期依赖关系，从而实现准确的预测。这对于时间序列数据至关重要，因为此类数据通常具有复杂的时间模式。

概率预测的魅力

基于 Transformers 的方法的真正魅力在于它们提供概率预测的能力。这意味着它不仅可以预测未来的值，还可以评估这些预测的不确定性。

在现实世界中，这种概率信息至关重要。例如，在金融领域，了解股票价格预测的风险至关重要。在医疗领域，疾病诊断结果的准确性同样至关重要。

Transformers 的真实世界应用

基于 Transformers 的方法已在各种现实世界应用中证明了其实力。在著名的 Kaggle 时间序列预测竞赛中，它屡次斩获佳绩。这些成功案例突显了其在该领域的潜力。

拥抱新时代的时序预测

如果您正在寻找一种更加准确和可靠的时间序列预测方法，那么基于 Transformers 的方法值得您关注。它们提供概率预测，让您做出更明智的决策。

实施 Transformers 时序预测：代码示例

了解理论是一回事，亲身体验又是另一回事。以下是一个使用 Python 和 PyTorch 实现基于 Transformers 的时间序列预测的代码示例：

import torch
from torch.nn.utils import rnn
from transformers import Transformer

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 定义模型
model = Transformer(
    num_layers=2,
    num_heads=8,
    d_model=512,
    d_ff=2048,
    dropout=0.1,
)

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        output = model(data)
        loss = torch.nn.MSELoss(output, target)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 评估模型
with torch.no_grad():
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(test_loader):
        output = model(data)
        loss = torch.nn.MSELoss(output, target)
        print(f"Batch {batch_idx} loss: {loss.item()}")