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Time Series Transformer Tourism Monthly
模型简介
该模型采用编码器-解码器架构，专为时间序列预测任务设计，能够以自回归方式逐步生成预测值。
模型特点
自回归预测
模型能够以自回归方式逐步生成预测值，每次预测一个时间步长的数据。
Transformer架构
采用标准的编码器-解码器Transformer架构，适合处理时间序列数据。
专业数据集训练
在monash_tsf/tourism-monthly专业时间序列数据集上进行了充分训练。
模型能力
时间序列预测
多步预测
自回归生成
使用案例
旅游行业
月度游客量预测
预测旅游景点未来几个月的游客量变化趋势
商业预测
销售趋势预测
预测产品未来几个月的销售情况
Safetensors精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98