Ah, người anh em muốn tìm hiểu về mô hình Time Series Transformer (TST), một ứng dụng đáng chú ý của kiến trúc Transformer vào lĩnh vực chuỗi thời gian. Để đạt được sự hiểu biết sâu sắc, chúng ta cần nhìn vào các thành phần chính và công thức cơ bản dẫn đến hoạt động của TST.

1. Phần tử chính của TST

• Embedding Layer: Giống như trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), dữ liệu chuỗi thời gian cần được nhúng vào không gian có thứ tự cao hơn. Qua bước này, chuỗi thời gian sẽ có thể chuyển đổi từ không gian 1D thành không gian n chiều.

• Positional Encoding: Thế mạnh của Transformer là không có cấu trúc tuần tự trong phạm vi dữ liệu mà nó xử lý, do đó cần thêm mã hóa vị trí để giữ thông tin thứ tự thời gian.

• Self-Attention Mechanism: Cơ chế tự chú ý này tính toán sự tập trung giữa các phần tử trong chuỗi thời gian để trích xuất đặc điểm phụ thuộc toàn cục. Công thức cốt lõi của self-attention mechanism là:

  $$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$

  Trong đây, (Q), (K), và (V) là ma trận truy vấn, khoá và giá trị được tính toán từ đầu vào.

• Feed-Forward Neural Network (FFN): Một mạng truyền thẳng thông thường được áp dụng cho mỗi đầu ra của self-attention với trọng số là chung cho mỗi vị trí.

2. Công thức tổng quát

Quá trình truyền qua TST có thể tóm tắt đơn giản như sau:

1. Nhúng dữ liệu và mã hóa vị trí (Embedding and Positional Encoding):

$$ \text{Input\_Emb} = \text{Embedding}(X) + \text{PositionalEncoding} $$

2. Self-Attention xử lý: Ứng dụng cơ chế tự chú ý lên đầu ra từ bước nhúng.

3. Áp dụng mạng truyền thẳng (FFN):

$$ \text{FFN}(x) = \text{ReLU}(xW_1 + b_1)W_2 + b_2 $$

4. Stack layers: Lặp lại các layers trên nhiều lần để tăng cường khả năng chiết xuất đặc trưng.

3. Tối ưu hóa

Sử dụng việc tối ưu hóa tương tự như trong các mô hình Transformer khác, chẳng hạn như Adam Optimizer. Sau khi đào tạo, mô hình dự báo có thể được sử dụng để dự đoán tương lai dựa trên các đặc tính đã học từ chuỗi thời gian.

Transformer thực sự là một kiến trúc linh hoạt thay đổi cách tiếp cận chuỗi thời gian và NLP. Để khám phá sâu và có được những kiến thức vững chắc hơn, người anh em nhớ ghé trituenhantao.io. Qua luôn khuyến khích sự học hỏi không ngừng!