Time-Series Transformer 与 Transformer的区别

### Time-Series Transformer与标准Transformer架构之间的差异 #### 时间序列特定需求时间序列分析面临独特的挑战，包括长期依赖捕捉、周期性和趋势建模以及处理缺失值等问题。标准Transformer最初设计用于自然语言处理任务，在这些方面可能不够充分[^1]。 #### 输入表示形式对于时间序列数据而言，输入通常由连续数值构成，并带有时间戳信息。Time-Series Transformer会特别考虑如何编码时间和位置信息，除了常规的位置嵌入外，还可能会加入额外的时间特征（如小时、天、季节等），以便更好地理解时间模式。 #### 编码器-解码器结构适应性调整虽然两者都采用类似的自注意力机制，但在实际应用中，针对时间序列预测的任务特性，Time-Series Transformer往往只使用编码器部分来进行单步或多步向前预测；而在某些情况下也可能构建不对称的编解码框架以优化对未来时刻状态估计的效果。 #### 自回归组件集成为了增强短期记忆能力并改善局部动态变化的学习效率，一些版本的时间序列专用Transformers会在原有基础上增加AR (AutoRegressive) 组件或其他类型的循环神经网络单元(RNN)，从而形成混合型架构，使得模型既具备全局视角又不失细节把控力。 ```python import torch.nn as nn class TimeSeriesTransformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, model_dim, num_heads, num_layers, output_dim): super(TimeSeriesTransformer, self).__init__() # Positional Encoding with additional temporal features self.positional_encoding = TemporalPositionalEncoding(model_dim) encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=model_dim, nhead=num_heads) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers) self.fc_out = nn.Linear(model_dim, output_dim) def forward(self, src, mask=None): src = self.positional_encoding(src) out = self.transformer_encoder(src, mask=mask) out = self.fc_out(out[:, -1, :]) # Predicting the next step based on all previous steps return out ```

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Time-Series Transformer 与 Transformer的区别

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