Timeseries Transformer Classification

🚀 tf-keras时间序列分类Transformer模型

本项目基于Transformer模型实现时间序列分类，借助注意力机制有效处理时间序列数据，可自动检测发动机特定问题，适用于相关领域的分类任务。

🚀 快速开始

本仓库的模型源自使用注意力机制进行时间序列分类的笔记本，由 Theodoros Ntakouris 贡献。

✨ 主要特性

• 基于Transformer模型，利用注意力机制处理时间序列分类问题。
• 可用于自动检测发动机特定问题，解决平衡的二元分类任务。

📦 数据集信息

我们使用的数据集是 FordA，数据来自UCR存档。该数据集包含3601个训练实例和1320个测试实例，每个时间序列对应一个由电机传感器捕获的发动机噪音测量值，目标是自动检测发动机的特定问题。

📄 许可证

本项目采用 CC0-1.0 许可证。