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AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列
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Informer:最强最快的序列预测神器
01简介
在很多实际应用问题中，我们需要对长序列时间序列进行预测，例如用电使用规划。长序列时间序列预测（LSTF）要求模型具有很高的预测能力，即能够有效地捕捉输出和输入之间较精确的长程相关性耦合。最近的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。
然而，Transformer存在一些严重的问题，如:
二次时间复杂度、高内存使用率以及encoder-decoder体系结构的固有限制。
02背景
Intuition：Transformer是否可以提高计算、内存和架构效率，以及保持更高的预测能力？
原始Transformer的问题
本文的重大贡献
本文提出的方案同时解决了上面的三个问题，我们研究了在self-attention机制中的稀疏性问题，本文的贡献有如下几点：
03方法
现有时序方案预测可以被大致分为两类：
高效的Self-Attention机制
04方法Encoder + Decoder
1. Encoder: Allowing for processing longer sequential inputs under the memory usage limitation
2. Decoder: Generating long sequential outputs through one forward procedure
Loss Function
此处选用MSE 损失函数作为最终的Loss。
05实验
1. 实验效果
从上表中,我们发现：
所提出的模型Informer极大地提高了所有数据集的推理效果（最后一列的获胜计数），并且在不断增长的预测范围内，它们的预测误差平稳而缓慢地上升。
query sparsity假设在很多数据集上是成立的；
Informer在很多数据集上远好于LSTM和ERNN
2. 参数敏感性
3. 解耦实验
从上表中我们发现,
ProbSparse self-attention机制的效果：ProbSparse self-attention的效果更好，而且可以节省很多内存消耗；
self-attention distilling：是值得使用的，尤其是对长序列进行预测的时候；
generative stype decoderL：它证明了decoder能够捕获任意输出之间的长依赖关系，避免了误差的积累；
4. 计算高效性
在训练阶段，在基于Transformer的方法中，Informer获得了较佳的训练效率。
在测试阶段，我们的方法比其他生成式decoder方法要快得多。
06小结
本文研究了长序列时间序列预测问题，提出了长序列预测的Informer方法。具体地：
设计了ProbSparse self-attention和提取操作来处理vanilla Transformer中二次时间复杂度和二次内存使用的挑战。
generative decoder缓解了传统编解码结构的局限性。
通过对真实数据的实验，验证了Informer对提高预测能力的有效性
参考文献
Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting：https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdf
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时间:2021-02-09 23:25 来源: 转发量:次
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