Autoformer: 一种基于自动相关机制的时序预测新架构

论文题目: Autoformer:Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting

论文地址：https://openreview.net/pdf?id=I55UqU-M11y

今天给大家介绍一篇时序预测领域的重要算法——Autoformer，由李华等人于2020年提出，并发表于ICLR 2021。Autoformer 采用全新分解架构，将序列分解模块嵌入深度模型内部，能够渐进地分解复杂的时间序列。同时，借鉴随机过程理论，设计了自动相关机制（Auto-Correlation Mechanism），在子序列级别发现依赖关系并进行信息聚合。该方法在长期预测中展现了优异的性能和计算效率。

接下来，我会按照Paper的框架对这篇文章进行解读。

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