Trask: мощная архитектура нейронной сети для прогнозирования временных рядов

Trask — это тип архитектуры нейронной сети, специально разработанный для задач прогнозирования временных рядов. Он был представлен исследователями из Google в 2019 году и с тех пор получил широкое распространение в области машинного обучения для прогнозирования временных рядов. Ключевым нововведением Trask является использование нового механизма внимания, называемого механизмом «собственного внимания с учетом времени». , что позволяет модели выборочно фокусироваться на различных частях входного временного ряда при составлении прогнозов. Это позволяет Trask фиксировать сложные временные зависимости в данных и делать более точные прогнозы, чем другие архитектуры нейронных сетей.

Trask также использует комбинацию сверточных и рекуррентных нейронных сетей (CNN и RNN) для обработки входных временных рядов, что позволяет ему захватывать как краткосрочные, так и долгосрочные закономерности в данных. CNN используются для извлечения локальных функций из входных данных, а RNN используются для моделирования временных зависимостей между функциями. В целом, Trask является мощным инструментом для задач прогнозирования временных рядов и, как было показано, позволяет достичь современного состояния. современные результаты на ряде эталонных наборов данных.