ईटीएसफ़ॉर्मर: समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए घातीय स्मूथिंग ट्रांसफ़ॉर्मर
ईटीएसफ़ॉर्मर (ETSformer) वू एट अल. द्वारा 2022 में प्रस्तुत की गई समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है। यह ट्रांसफ़ॉर्मर फ्रेमवर्क में शास्त्रीय घातीय स्मूथिंग (exponential smoothing) के सिद्धांतों को सीधे एकीकृत करता है, मानक सेल्फ-अटेंशन (self-attention) को घातीय स्मूथिंग अटेंशन मैकेनिज्म से प्रतिस्थापित करके। यह मॉडल एक समय-श्रृंखला को स्तर (level), वृद्धि (growth) (ट्रेंड), और मौसमी (seasonal) घटकों में विघटित करता है, जिससे यह ट्रांसफ़ॉर्मर की लंबी-दूरी की निर्भरता मॉडलिंग (long-range dependency modeling) और सांख्यिकीय ईटीएस मॉडल (statistical ETS models) की व्याख्यात्मक संरचना (interpretable structure) दोनों का लाभ उठा सकता है।
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स्रोत
- Woo, G., Liu, C., Sahoo, D., Kumar, A., & Hoi, S. (2022). ETSformer: Exponential smoothing transformers for time-series forecasting. arXiv preprint. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). ETSformer (Exponential Smoothing Transformer). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/etsformer
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