Machine learningTime-series forecasting

बहुचर समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए क्रॉस-डायमेंशन डिपेंडेंसी ट्रांसफार्मर: क्रॉसफ़ॉर्मर

क्रॉसफ़ॉर्मर बहुचर समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए एक ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर है, जिसे यूनहाओ झांग और जुंची यान ने ICLR 2023 में प्रस्तुत किया था। पहले के ट्रांसफ़ॉर्मर वेरिएंट के विपरीत जो प्रत्येक चर को स्वतंत्र रूप से मानते हैं, क्रॉसफ़ॉर्मर स्पष्ट रूप से टेम्पोरल पैटर्न के साथ-साथ क्रॉस-डायमेंशन निर्भरताओं को भी मॉडल करता है। यह एक दो-चरणीय ध्यान डिज़ाइन के माध्यम से प्राप्त करता है - क्रॉस-टाइम और क्रॉस-डायमेंशन - जो एक पदानुक्रमित एन्कोडर पर व्यवस्थित खंड-स्तरीय एम्बेडिंग पर लागू होता है, जिससे मॉडल एक साथ इंट्रा-वेरिएट डायनामिक्स और इंटर-वेरिएट सहसंबंधों को कैप्चर कर पाता है।

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स्रोत

  1. Zhang, Y., & Yan, J. (2023). Crossformer: Transformer utilizing cross-dimension dependency for multivariate time series forecasting. ICLR. link

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ScholarGate. (2026, June 2). Crossformer (Cross-Dimension Dependency Transformer). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/crossformer

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इनमें संदर्भित

ScholarGateCrossformer (Crossformer (Cross-Dimension Dependency Transformer)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/crossformer · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026