Вопрос или проблема
Я использую архитектуру трансформера для предсказания будущих временных точек на основе предыдущих временных точек.
Каждый элемент входной последовательности представляет собой вектор [ температура, время, солнечный свет ]
Каждый элемент выходной последовательности – это просто температура.
Я также хочу предоставить контекстную, не зависящую от времени характеристику (например, высота), чтобы улучшить предсказание.
Какой лучший способ интегрировать эту дополнительную мета-характеристику в трансформер? Я рассмотрел следующее:
-
Просто добавляя постоянную характеристику к каждому элементу входной последовательности:
[ температура, время, солнечный свет, высота ] -
Пропустив
высотучерез несколько плотных слоев и используя выход в качестве представления скрытого пространства для ввода в одну из голов внимания в каждом слое кодировщика. По сути, воспроизводя слои декодера, но с кодированиемвысотыкак дополнительным входом. -
Пропустив
высотучерез несколько плотных слоев и используя выход для балансировки выхода слоев кодировщика.
Существует ли согласованная лучшая практика или доступная реализация для этого случая использования?
Самый простой подход – подключить высоту для каждой входной последовательности. Другой способ – построить архитектуру, где у вас есть 2 набора входов: один для RNN и один для постоянных значений, а затем добавить уровень конкатенации для комбинирования этих двух.
Ответ или решение
При использовании архитектуры трансформеров для прогнозирования временных рядов возникает необходимость в эффективной интеграции временных и постоянных признаков. В вашем случае входная последовательность содержит векторы, состоящие из значений температуры, времени и солнечного света, в то время как выходная последовательность представляет собой только температуру. Чтобы повысить точность предсказаний, вы хотите добавить контекстный, не зависящий от времени признак, такой как высота над уровнем моря.
Рассмотрим предложенные вами подходы к интеграции признака высоты в архитектуру трансформера:
1. Прямое добавление постоянного признака
Добавление высоты к каждому элементу входной последовательности выглядит на первый взгляд наиболее простым и интуитивно понятным решением. Это позволит модели непосредственно использовать высоту в процессе обработки входных данных. Признак может быть включен в каждый вектор следующим образом:
[температура, время, солнечный свет, высота]Однако стоит учитывать, что такое добавление может привести к нежелательному "размыванию" информации, поскольку высота не меняется с течением времени. В результате трансформер может ассоциировать высоту с другими, временно зависимыми характеристиками, что может снизить эффективность модели.
2. Обработка высоты через плотные слои
Другим подходом является прохождение высоты через несколько плотных слоев для создания латентного представления, которое можно вводить в одни из слоев внимания. Этот подход позволит модели научиться извлекать более сложные взаимосвязи и влияния высоты на предсказание температуры. Однако он потребует больше вычислительных ресурсов и более сложной реализации.
3. Балансировка вывода через плотные слои
Третий вариант заключается в использовании выходов из плотных слоев, которые обрабатывают высоту, для балансировки выходных данных из слоев кодера. Это также может усилить контекстуальное влияние высоты на финальное предсказание, однако механизм интеграции признака должен быть четко определен, чтобы избежать путаницы в информации.
Рекомендации
Наилучший подход во многом зависит от вашего контекста и данных:
- Если вы ищете быстрое и легкое в реализации решение, начните с добавления высоты к каждому входному элементу. Это упростит процесс и может дать хорошие результаты в зависимости от сложности данных.
- Если у вас достаточно ресурсов и данных, рассмотрите вариант с плотными слоями для генерации латентного представления высоты. Такой подход, вероятно, позволит модели лучше улавливать скрытые зависимости.
- Изучите возможность параллельной обработки временных и постоянных признаков, создавая отдельные потоки и объединяя их на уровне выводов модели. Это позволит сохранить независимость постоянных признаков от переменных во временной линии.
На данный момент не существует универсального решения для интеграции постоянных признаков в архитектуры трансформеров, поэтому лучший вариант — это экспериментирование с различными подходами, на основе анализа ваших данных и потребностей в более глубоком понимании влияния высоты на прогнозируемую температуру.
Помимо предложенных методов, обязательно рассмотрите возможность гибридного подхода, который может включать в себя элементы всех трех решений. Основной задачей будет максимизация качества предсказаний с учетом специфики ваших данных, и работа над моделью может потребовать нескольких итераций для достижения оптимального результата.