Transformer 在时间序列预测中有效 (+ Autoformer)

这篇文章可能讨论了将 Transformer 模型（一种神经网络架构）应用于时间序列预测。它可能强调了 Transformer 在该领域的有效性，并可能将其与其他方法进行比较。提到“Autoformer”表明了针对时间序列数据定制的 Transformer 架构的特定变体或改进。分析可能会深入探讨使用 Transformer 的优势，例如它们捕获数据中长程依赖关系的能力，并可能解决计算成本或数据预处理要求等挑战。这篇文章很可能提供了关于这些模型的实际应用和性能的见解。

• •Transformer 在时间序列预测中有效。
• •Autoformer 是一个用于时间序列的特定 Transformer 变体。
• •这篇文章可能讨论了使用 Transformer 的优点和挑战。