直播 | AAAI 2021最佳论文:比Transformer更有效的长时间序列预测
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本期 AI Drive,我們邀請(qǐng)到北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士生張帥,為大家在線解讀 AAAI 2021 最佳論文?Informer:比 Transformer 更有效的長(zhǎng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。對(duì)本期主題感興趣的小伙伴,3 月 23 日(周二)晚 7 點(diǎn),我們準(zhǔn)時(shí)相約 PaperWeekly B 站直播間。
直播信息
長(zhǎng)時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)一直是人工智能基礎(chǔ)理論研究的難點(diǎn),對(duì)工業(yè)健康維護(hù)、疾病傳播預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)安全分析等關(guān)鍵領(lǐng)域具有重要作用。本文指出“傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因誤差逐層累積”已不能滿(mǎn)足長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)分析的需求,并首次明確了 Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對(duì)長(zhǎng)序列問(wèn)題建模的重要意義。該架構(gòu)的核心優(yōu)勢(shì)是構(gòu)建了自注意力機(jī)制來(lái)捕捉跨長(zhǎng)度的前后相關(guān)性,但其伴隨的重大挑戰(zhàn)是自注意力操作具有隨輸入長(zhǎng)度的二次時(shí)間復(fù)雜度,無(wú)法適用于長(zhǎng)序列輸入和輸出。
據(jù)此,本論文突破了傳統(tǒng)自注意力的計(jì)算復(fù)雜度限制,提出一種全新的從概率角度進(jìn)行自注意力矩陣稀疏化的模型。該模型可以允許以非啟發(fā)式的方式對(duì)自注意力計(jì)算進(jìn)行長(zhǎng)尾顯著性分析,摘取長(zhǎng)序列中重要的前后相關(guān)性對(duì),可以依采樣方案將計(jì)算復(fù)雜度降低至對(duì)數(shù)線性復(fù)雜度,使得自注意力滿(mǎn)足長(zhǎng)序列分析的建模要求。同時(shí),該論文還提出了注意力蒸餾機(jī)制來(lái)允許構(gòu)建更深的長(zhǎng)序列堆疊模型,同時(shí)通過(guò)生成式解碼來(lái)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)序列單次前向輸出。
這是首次在長(zhǎng)序列問(wèn)題上運(yùn)用 Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),依靠所提出的可分析稀疏化、注意力蒸餾和生成式解碼組成 Informer 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以在同樣硬件限制下顯著提高序列分析任務(wù)性能,為解決長(zhǎng)序列問(wèn)題提供了一種全新的解決方案。
本次分享的具體內(nèi)容有:?
解釋長(zhǎng)時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)問(wèn)題
介紹 Informer 模型
論文實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
總結(jié)
嘉賓介紹
?張帥?/ 北京航空航天大學(xué)博士生?
張帥,北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士生,研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)與工業(yè)、醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)界中實(shí)際問(wèn)題的結(jié)合與應(yīng)用。參與研制的設(shè)備故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)在國(guó)家電網(wǎng)山東等省份 1300 余臺(tái)大型變壓器上應(yīng)用,2020 年參與高精尖創(chuàng)新中心的新冠疫情大數(shù)據(jù)防控分析任務(wù),支撐國(guó)家疫情防控決策,得到了國(guó)務(wù)院辦公廳、北京市衛(wèi)健委等專(zhuān)函致謝。
直播地址?& 交流群
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的直播 | AAAI 2021最佳论文:比Transformer更有效的长时间序列预测的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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