論文の概要: Transformers in Time-series Analysis: A Tutorial

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01138v2
• Date: Sat, 1 Jul 2023 19:46:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 16:19:10.004019
• Title: Transformers in Time-series Analysis: A Tutorial
• Title（参考訳）: 時系列解析におけるトランスフォーマー:チュートリアル
• Authors: Sabeen Ahmed, Ian E. Nielsen, Aakash Tripathi, Shamoon Siddiqui, Ghulam Rasool, Ravi P. Ramachandran
• Abstract要約: トランスフォーマーアーキテクチャは、特に自然言語処理やコンピュータビジョンにおいて広く応用されている。 本チュートリアルでは、Transformerアーキテクチャ、その応用の概要と、時系列解析における最近の研究論文の例を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer architecture has widespread applications, particularly in Natural Language Processing and computer vision. Recently Transformers have been employed in various aspects of time-series analysis. This tutorial provides an overview of the Transformer architecture, its applications, and a collection of examples from recent research papers in time-series analysis. We delve into an explanation of the core components of the Transformer, including the self-attention mechanism, positional encoding, multi-head, and encoder/decoder. Several enhancements to the initial, Transformer architecture are highlighted to tackle time-series tasks. The tutorial also provides best practices and techniques to overcome the challenge of effectively training Transformers for time-series analysis.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャは、特に自然言語処理やコンピュータビジョンにおいて広く応用されている。 近年, 時系列解析にトランスフォーマーが採用されている。 本チュートリアルでは、Transformerアーキテクチャ、その応用の概要と、時系列解析における最近の研究論文の例を紹介する。 本稿では,トランスフォーマーのコアコンポーネントとして,自己保持機構,位置符号化,マルチヘッド,エンコーダ/デコーダなどについて解説する。 最初のTransformerアーキテクチャのいくつかの拡張は、時系列タスクに取り組むために強調されている。 チュートリアルはまた、時系列分析のためにTransformerを効果的にトレーニングする課題を克服するためのベストプラクティスとテクニックも提供している。

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