[AAAI-23 Oral] Offizielle Implementierung des Papiers "Sind Transformer effektiv für die Zeitreihenprognose?"
Implementieren Sie ein Modell zur Vorhersage von Zeitreihendaten mit einem spezifischen Ansatz basierend auf Transformern in Python.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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LTSF-Linear hat 2.5k Sterne auf GitHub. Es wurde 509-mal geforkt. LTSF-Linear ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2022 aktiv entwickelt. LTSF-Linear ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: aaai, aaai2023, deep-learning, forecasting.
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LTSF-Linear ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ja. LTSF-Linear ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
LTSF-Linear ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
LTSF-Linear ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/cure-lab-ltsf-linear.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.