Autoformer
À propos de la publication de code pour "Autoformer : Décomposition des Transformers avec auto-corrélation pour la prévision de séries à long terme" (NeurIPS 2021), https://arxiv.org/abs/2106.13008
Implémentez un modèle conçu pour des prévisions précises à long terme de données de séries temporelles dans divers domaines comme l'énergie et la météo.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentÀ propos de la publication de code pour "Autoformer : Décomposition des Transformers avec auto-corrélation pour la prévision de séries à long terme" (NeurIPS 2021), https://arxiv.org/abs/2106.13008
Autoformer compte 2.5k étoiles sur GitHub. Il a été forké 498 fois. Autoformer est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2021. Autoformer est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : deep-learning, time-series.
Qu'est-ce que Autoformer ?
À propos de la publication de code pour "Autoformer : Décomposition des Transformers avec auto-corrélation pour la prévision de séries à long terme" (NeurIPS 2021), https://arxiv.org/abs/2106.13008
Autoformer est-il open source ?
Autoformer est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Autoformer est-il gratuit ?
Oui. Autoformer est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est Autoformer ?
Autoformer est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage Autoformer est-il écrit ?
Autoformer est écrit principalement en Jupyter Notebook.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/thuml-autoformer.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.