Trask: потужна архітектура нейронної мережі для прогнозування часових рядів

Trask — це тип архітектури нейронної мережі, який спеціально розроблений для завдань прогнозування часових рядів. Він був представлений дослідниками з Google у 2019 році, і з тих пір він отримав широке застосування в області машинного навчання для прогнозування часових рядів.

Ключовою інновацією Trask є використання нового механізму уваги під назвою «механізм усвідомлення часу». , що дозволяє моделі вибірково зосереджуватися на різних частинах вхідного часового ряду під час прогнозування. Це дозволяє Trask фіксувати складні часові залежності в даних і робити точніші прогнози, ніж інші архітектури нейронних мереж.

Trask також використовує комбінацію згорткових і рекурентних нейронних мереж (CNN і RNN) для обробки вхідних часових рядів, що дозволяє фіксувати як короткострокові, так і довгострокові закономірності в даних. CNN використовуються для виділення локальних ознак із вхідних даних, тоді як RNN використовуються для моделювання часових залежностей між функціями.

Загалом Trask є потужним інструментом для завдань прогнозування часових рядів, і було показано, що він досягає стану сучасні результати на низці еталонних наборів даних.