iTransformer: बहुचर समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए व्युत्क्रमित ट्रांसफार्मर
iTransformer बहुचर समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए एक गहन-शिक्षण वास्तुकला है जिसे इ.सी.एल.आर. 2024 में लियू एट अल. द्वारा प्रस्तुत किया गया था। इसका परिभाषित विचार पारंपरिक ट्रांसफार्मर टोकनीकरण रणनीति को व्युत्क्रमित करना है: प्रत्येक समय-चरण को एक टोकन मानने के बजाय, iTransformer प्रत्येक चर (सेंसर चैनल या फ़ीचर श्रृंखला) को एक एकल टोकन के रूप में मानता है जिसका एम्बेडिंग पूर्ण देखे गए लुक-बैक विंडो को एन्कोड करता है। फिर स्व-ध्यान (self-attention) श्रृंखलाओं के बीच निर्भरताओं को पकड़ने के लिए चरों पर लागू किया जाता है, जबकि प्रत्येक टोकन के भीतर एक फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क लौकिक पैटर्न सीखता है।
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स्रोत
- Liu, Y., Hu, T., Zhang, H., Wu, H., Wang, S., Ma, L., & Long, M. (2024). iTransformer: Inverted transformers are effective for time series forecasting. ICLR. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). iTransformer (Inverted Transformer for Forecasting). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/itransformer
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