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上交最新时空预测模型PredFormer,纯Transformer架构,多个数据集取得SOTA效果

圆圆的算法笔记  · 公众号  ·  · 2024-10-12 08:03

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点关注,不迷路,用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “, 加入圆圆算法交流群~ 👇🏻扫码👇🏻 加入 圆圆算法知识星球~ ( 已有 870+ 同学加入学习, 700+ 干货笔记) 今天给大家介绍一篇时空预测最新模型PredFormer,由上海交大等多所高校发表,采用纯Transformer模型结构,在多个数据集中取得SOTA效果。 1 背景 时空预测学习是一个拥有广泛应用场景的领域,比如天气预测,交通流预测,降水预测,自动驾驶,人体运动预测等。 提起时空预测,不得不提到经典模型ConvLSTM和最经典的benchmark moving mnist,在ConvLSTM时代,对于Moving MNIST的预测存在肉眼可见的伪影和预测误差。而在最新模型PredFormer中,对Moving MNIST的误差达到肉眼难以分辨的近乎完美的预测结果。 在以前的时空预测工作中,主要分为两个流派,基于循环(自回归)的模型,以ConvLSTM/Pred ………………………………

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