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Time Series Transformer Tourism Monthly
模型概述
該模型採用編碼器-解碼器架構，專為時間序列預測任務設計，能夠以自迴歸方式逐步生成預測值。
模型特點
自迴歸預測
模型能夠以自迴歸方式逐步生成預測值，每次預測一個時間步長的數據。
Transformer架構
採用標準的編碼器-解碼器Transformer架構，適合處理時間序列數據。
專業數據集訓練
在monash_tsf/tourism-monthly專業時間序列數據集上進行了充分訓練。
模型能力
時間序列預測
多步預測
自迴歸生成
使用案例
旅遊行業
月度遊客量預測
預測旅遊景點未來幾個月的遊客量變化趨勢
商業預測
銷售趨勢預測
預測產品未來幾個月的銷售情況
Safetensors精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98