Crossformer
Crossformer is a Transformer-based architecture for multivariate time series forecasting, introduced by Yunhao Zhang and Junchi Yan at ICLR 2023. Unlike earlier Transformer variants that treat each variate independently, Crossformer explicitly models cross-dimension dependencies alongside temporal patterns. It achieves this through a two-stage attention design — cross-time and cross-dimension — applied over segment-level embeddings organized in a hierarchical encoder, enabling the model to capture both intra-variate dynamics and inter-variate correlations simultaneously.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.