时间序列 Transformer

时间序列 Transformer 是 Transformer 结构的一个子系列，它最初是为了自然语言处理而引入的，但经过修改和调整，适用于序列数据，特别是时间序列数据。这里详细探讨了时间序列 Transformer，涵盖了其架构、关键组件、应用和进展。

架构和组件

1. Transformer 基础知识

Transformer 架构最初是为了应对 NLP 任务而开发的，但已进行修改和增强，以实现时间序列操作。Transformer 不属于 RNN 或 CNN 等串行模型的自回归模型类别，它使用自注意力技术与并行过程来捕获长距离依赖上下文。

2. 时间序列的适应性

如前所述，时间序列数据是顺序的，由在预定义时间间隔收集的连续片段组成，因此对 Transformer 架构的使用施加了某些限制。与文本序列不同，时间序列包含不规则间隔的值，具有不同的长度和不同的时间间隔，更重要的是，需要捕获局部时间依赖性，这对于预测、异常检测和缺失数据插补等任务通常很重要。

3. 关键组件

• 位置编码
  如前所述，Transformer 中的注意力保留了序列顺序或我们案例中标记的位置。尽管如此，它并不是自然学习的，这就是为什么位置编码在时间序列中至关重要。这些编码通常以正弦函数或学习嵌入的形式出现，将时间关联引入输入中。它有助于模型维持时间流逝的指示，从而使其能够有效地确定问题的时间动态。
• 多头自注意力
  多头自注意力或注意力切割是 Transformer 架构中最重要的部分之一，它使模型能够同时计算输入多个位置的注意力。这种机制将允许 Transformer 发现时间序列中不同时间步之间的关系，并找到可以定义未来预测或在异常检测情况下将当前点定义为异常值的显著模式。
• 前馈神经网络
  在自注意力层之后，前馈神经网络（简称 FFN）应用从注意力机制导出的变换。这些 FFN 将非线性引入模型，并允许以时间特征的形式将序列数据整合到输入时间序列数据中。值得注意的是，它们在提取高级特征方面非常有用，这些特征有助于做出精确预测或检测异常值。
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4. 编码器-解码器结构

通常用于时间序列预测等序列到序列任务，Transformer 的编码器-解码器架构涉及两个主要组件：通常用于时间序列预测等序列到序列任务，Transformer 的编码器-解码器架构涉及两个主要组件

编码器： 接收输入时间序列数据并返回一个表示序列，该序列捕获时间关系和特征。编码器层由自注意力单元和具有可逆操作的前馈网络组成，用于转换和整合来自输入序列的信息。

解码器： 根据编码表示或定量值推断信息或构建预测。在变换的最后阶段，解码器根据从编码器输出中学到的依赖关系预测后续（未来）值。这种完全耦合的架构使 Transformer 能够处理任意长度的输入序列并生成可适应时间序列数据特定应用的通用形式的输出序列。

时间序列 Transformer 的应用

时间序列 Transformer 广泛应用于许多领域，主要是因为它们在建模时间关系、管理不均匀间隔和进行可靠预测方面的多功能性。这里详细探讨了它们的应用：这里详细探讨了它们的应用

1. 时间序列预测

在时间序列预测中，使用先前数据对时间序列进行预测。应用包括

金融预测： 股票市场、货币汇率、通货膨胀率等投机性预测。

需求预测： 评估可能的未来销售额或客户需求或可能的未来库存水平。

能源预测： 例如，预测总电力需求、可再生能源发电或能源市场特征。

时间序列 Transformer 在更具挑战性的预测任务中被证明特别有效，因为它们能够学习定义未来趋势的复杂时间特征。由于其高加权和乘积，它们可以处理长序列并从历史数据中学习，这意味着比 ARIMA 或 LSTM 等方法更准确的预测。

2. 异常检测

时间序列数据中的异常检测是一种技术，可以检测与正常行为的偏差和异常事件。应用包括

网络安全： 识别网络内的任何可疑活动或其他安全威胁迹象。工业监控：潜在用途包括检测设备故障和制造环境中的异常情况。

医疗保健： 医疗诊断和任何特定生物标志物、节律或其他与患者状况相关的参数的分类，包括不规则脉搏、心电图变化、血压变化或任何将客户归类为疾病类别的因素。

由于时间序列 Transformer 依赖于学习表示和注意力机制，这意味着它们能够识别异常。它们能够将当前数据与过去序列数据中学到的模式进行比较，并且是指出可能预示异常开始的事物的增强工具，从而使敏感系统在早期阶段获得更好的预后。

3. 缺失值插补

时间序列分析中的插值空白包括为缺失数据提供填充的概念，这很可能是由于数据采集、传感器故障或记录缺失造成的。应用包括

环境监测： 人工智能的整合，用于填补缺失的气候数据以进行结构性降水预测。

财务数据： 这些数据可追溯到不同年份，因为提供了各种缺失的财务数据以描绘全面的分析图景。

医疗保健记录： 渗透患者健康记录中的多个空白，以生成一般统计数据以及临床决策。

对于缺失值问题，时间序列 Transformer 的方法是从相邻时间步长获取信息。它将揭示数据序列的时间依赖性，并帮助它们随后预测丢失值可能是什么样子，从而提高数据完整性和完整性以进行进一步分析。

4. 事件预测和分类

当必须在时间序列数据的两个类别之间做出决策时，或者当需要预测未来事件或结果时。应用包括

自然灾害预测： 根据气候记录预测灾害、地震、飓风或洪水。

市场趋势： 根据先前的交易信息进行分类，例如股票水平、交易结果或金融市场的其他特征。

医疗保健诊断： Zhivko 支持医疗诊断，以根据医疗传感器收集的信息确定疾病或患者状况。

描述系列中事件之间的差异并根据类似前兆序列预测它们的实现可以使用时间序列 Transformer 来解决。这些捕获长短依赖长度以及用于事件预测和事件分类以支持不同领域决策的上下文关系。

进展和技术

时间序列 Transformer 已经开发和优化，并引入了各种可能性，旨在增强它们、提高其有效性并解决与时间序列数据相关的某些问题和需求。这里详细探讨了这些进展和技术：这里详细探讨了这些进展和技术

1. 时间融合 Transformer (TFT)

时间融合 Transformer 是指主要为处理时间序列数据而设计的特定 Transformer 子类。主要进展包括

处理不规则时间间隔： TFT 内置了机制，以方便处理随机但不规则采样的时间序列数据。此功能对于启用数据收集频率不同的实际数据收集应用程序很重要。

缺失数据插补： TFT 在时间序列序列中包含措施来解决缺失数据的情况。时间注意力机制或上下文重建等实用程序增加了输入数据的丰富性，并使模型更能抵抗不完整数据。

自适应注意力机制： 在 TFT 中，注意力随时间自适应，这意味着注意力系数随时间上下文而变化。这使得模型能够与正确的时间间隔保持一致，从而增强了预测结果的能力。

2. 注意力机制变体

时间序列 Transformer 中注意力机制的变体旨在优化计算效率并捕获扩展的时间依赖性

因果注意力： 此变体确认后续时间步长没有反馈，这限制了注意力机制仅作用于先前的时间步长。也就是说，此变体在进行即时预测和决策紧随其后时非常有用。

扩张卷积： 与 Transformer 协同工作，扩张卷积有助于模型在时间域中以扩大的感受野掌握空间依赖性，而计算成本不会随感受野的大小增加。这些使得在给定模型的帮助下解决问题时，可以轻松捕获长期依赖关系。

3. 混合架构

将 Transformer 架构与互补模型或技术集成，可提高各种时间序列应用的性能和适用性：当 Transformer 架构与其他模型或技术结合时，这些混合模型可提高各种时间序列分析应用的性能和多功能性。

自回归模型： 其他架构是 Transformer 编码器与自回归解码器扩展而来的架构，通常用于精确预测和序列建模。

卷积网络： 引入 Transformer-CNN 架构通过集成 CNN 增强了特征提取功能，这在检测局部模式和/或空间和/或时间关系的任务中非常有用。

4. 增强可解释性

模型可解释性的进步解决了理解时间序列 Transformer 如何进行预测或检测异常的挑战。模型可解释性的最新解决方案直接与关于时间序列 Transformer 如何确定其预测或识别中断的现有问题相关。

注意力可视化： 采用机制来可视化注意力权重，以便可以了解在我们的模型中，时间步长或特征将在何处产生最大影响。它还提高了透明度，并理解了否则将在模型决策中发挥关键作用的关键因素。

特征重要性分析： 量化属性重要性、Izzy 或学习表示的时间步长的技术用于量化特定特征对模型输出的影响。它允许领域专家检查模型在领域中考虑的场景下给出的结果。

挑战

尽管时间序列 Transformer 旨在解决时间数据序列上的一系列分析，但它们也存在一些缺点，这些缺点会影响它们在众多领域的利用、速度以及多功能性。这里详细探讨了这些挑战：这里详细探讨了这些挑战

1. 数据预处理复杂性

处理不同序列长度： 这就是其中一个依赖关系的原因，即具有时间序列表示的数据在某些时间点可能具有不同数量的值，并且使用不同的预处理技术来使输入计数相等。这就是为什么数据异构性使得模型学习和预测不容易：应该有适当的填充或截断来使所有序列相等。

处理不规则采样间隔： 根据特定情况的细节和观察过程的特征，实际时间序列数据中的输入可以根据不同的时间间隔收集，这些间隔通常不是等距的。这种与网格结构的偏差需要进一步修改最初为紧凑和规则布局开发的 Transformer，例如通过插值或通过关注注意力机制。

处理缺失数据： 在分析时间数据时，数据空白通常是传感器故障、数据传输不良或信息缺失的结果。缺失值插补问题仍然存在，因为很难在对偏差和方差影响最小的同时插补这些值，同时增强模型的稳定性和预测能力。

2. 计算复杂性

大型数据集的可伸缩性： Transformer 的计算成本很高，尤其是在处理具有大量特征向量或时间序列数据集中大量序列的大型时间序列数据矩阵时。需要研究各种并行化和优化策略，这些策略有助于避免这些问题，并尽可能缩短计算时间，以实现实时或接近实时的处理。

模型训练和推理效率： 使用时间序列 Transformer 的潜在问题是，它在训练期间需要大量的时间和计算能力，尤其是当架构很深或包含注意力机制时。共享模型复杂性在当今资源稀缺或用户期望即时结果的情况下，会造成可行和可取的重大限制。

Transformer 模型基础

自注意力机制

Transformer 模型的主要特点是自注意力层，它确定序列中元素的相关性。这种机制有助于模型在做出决策时估计不同时间步长的输入，因此是捕获长距离依赖关系的有效方法。因此，对于序列细节，序列中每个位置与另一个位置配对的注意力得分允许下游处理任务专注于整合来自不同时间点的信息所需的序列方面。

位置编码

从 Transformer 模型描述中，可以观察到位置信息未编码在输入序列中；因此，为了解决这个问题，我们使用位置编码来编码标记的相对或绝对位置。对于时间序列数据，这是必要的，因为它保留了数据收集的顺序。位置编码可以通过正弦函数学习或固定，它们有助于模型解开序列中的不同位置，从而保留时间结构，这对于时间序列分析很有利。

可扩展性

Transformer 的自注意力确保它们并行工作，使其比 RNN 和 LSTM 等顺序模型更具可伸缩性，因为它们在顺序处理瓶颈方面存在限制。这种可伸缩性在处理大型数据集或长序列时非常有用，因为模型并行处理所有时间步长，这大大减少了训练和推理时间。

比较分析

Transformer vs. RNNs/LSTMs

长距离依赖性： Transformer 由于其自注意力机制，非常擅长学习时间序列数据的长距离依赖性。RNN 和 LSTM 通常需要修改才能找到长距离依赖性，因为存在梯度消失问题。Transformer 可以合理地保留长距离关系而不会恶化，这在长距离预测和在广泛时间尺度内识别模式的情况下非常有利。

并行处理： 序列可以在 Transformer 中并行处理，这提高了训练和进行预测的速度。而 RNN 或 LSTM 则需要本质上较慢的序列处理。它还使组件与现代硬件（如 GPU 和 TPU）很好地对齐，从而提高了 Transformer 在实际应用中的可行性。

Transformer vs. CNNs

时间关系： 许多 CNN 可以通过卷积操作基于局部模式执行特征提取，但这些模型在建模长期时间依赖性方面可能需要更有效率。与 CNN 不同，CNN 通过其卷积操作在有限的时间窗口内考虑局部依赖性，Transformer 的自注意力机制可以捕获整个时间序列的依赖性。这就是为什么它们可以最有效地应用于时间序列任务，其中考虑一般上下文是决定性的，例如检测异常或跟踪趋势。

模型复杂性： CNN 通常比 Transformer 更不复杂，Transformer 主要用于处理图像数据。Transformer 的工作原理，特别是所需的内存负载，有时在处理非常大的数据集时是一个缺点。然而，Transformer 更丰富的表示能力通常解释了为什么会产生额外的复杂性，以及为什么它在复杂任务中会产生更好的结果。

未来方向和研究

改进的可解释性： 正在努力反编译，即更好地理解时间序列 Transformer 的决策过程。这包括可视化注意力权重和破译哪些特征重要的方法。

高效架构： 因此，研究人员正在改进杰出的 Transformer 模型，以使用更少的计算资源。这些组件包括稀疏注意力机制和 Transformer 与其不同的架构相结合的模型。

迁移学习： 时间序列数据案例中的问题表明了使用迁移学习的进一步方向。许多 Transformer 模型都在大型时间序列数据集上进行训练，其中模型可以针对特定目的进行微调，从而节省大量领域特定数据。

结论

总而言之，时间序列 Transformer 的使用是序列信息处理中的一个重大发展；由于能够更有效地利用长距离连接并解决不均匀的时间间隔，所提出的方法在许多任务中优于现有方法。它们的算法比简单模型更复杂且计算量更大。因此，它们需要以更高的精度来实现。