방법 증거 기록
Pyraformer
Pyraformer is a Transformer-based model for long-range time-series forecasting introduced by Liu et al. at ICLR 2022. Its central innovation is a Pyramidal Attention Module (PAM) that organizes tokens into a multi-resolution hierarchy, enabling the model to capture temporal dependencies across multiple scales while keeping time and memory complexity at O(L log L) rather than the quadratic cost of vanilla self-attention.
원본 기록
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Pyraformer (Pyramidal Attention for Long-Range Forecasting)
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
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