Informer:最強最快的序列預測神器

AAAI21最佳論文Informer：效果遠超Transformer的長序列預測神器！

作者：一元，公眾號：煉丹筆記

01 簡介

在很多實際應用問題中，我們需要對長序列時間序列進行預測，例如用電使用規劃。長序列時間序列預測（LSTF）要求模型具有很高的預測能力，即能夠有效地捕捉輸出和輸入之間精確的長程相關性耦合。最近的研究表明，Transformer具有提高預測能力的潛力。

然而，Transformer存在一些嚴重的問題，如:

• 二次時間復雜度、高內存使用率以及encoder-decoder體系結構的固有限制。

為了解決這些問題，我們設計了一個有效的基于變換器的LSTF模型Informer，它具有三個顯著的特點：

• ProbSparse Self-Attention，在時間復雜度和內存使用率上達到了O(LlogL)，在序列的依賴對齊上具有相當的性能。
• self-attention 提取通過將級聯層輸入減半來突出控制注意，并有效地處理超長的輸入序列。
• 產生式decoder雖然概念上簡單，但在一個正向操作中預測長時間序列，而不是一步一步地進行，這大大提高了長序列預測的推理速度。

在四個大規模數據集上的大量實驗表明，Informer的性能明顯優于現有的方法，為LSTF問題提供了一種新的解決方案。

02 背景

Intuition：Transformer是否可以提高計算、內存和架構效率，以及保持更高的預測能力？

• self-attention的二次計算復雜度，self-attention機制的操作，會導致我們模型的時間復雜度為O(L*L);
• 長輸入的stacking層的內存瓶頸：J個encoder/decoder的stack會導致內存的使用為O(J* L *L) ;
• 預測長輸出的速度驟降：動態的decoding會導致step-by-step的inference非常慢。

本文提出的方案同時解決了上面的三個問題，我們研究了在self-attention機制中的稀疏性問題，本文的貢獻有如下幾點：

• 我們提出Informer來成功地提高LSTF問題的預測能力，這驗證了類Transformer模型的潛在價值，以捕捉長序列時間序列輸出和輸入之間的單個的長期依賴性；
• 我們提出了ProbSparse self-attention機制來高效的替換常規的self-attention并且獲得了O(LlogL)的時間復雜度以及O(LlogL)的內存使用率；
• 我們提出了self-attention distilling操作全縣，它大幅降低了所需的總空間復雜度；
• 我們提出了生成式的Decoder來獲取長序列的輸出，這只需要一步，避免了在inference階段的累計誤差傳播；

03 方法

現有時序方案預測可以被大致分為兩類：

我們首先對典型自我注意的學習注意模式進行定性評估?！跋∈栊浴?self-attention得分形成長尾分布，即少數點積對主要注意有貢獻，其他點積對可以忽略。那么，下一個問題是如何區分它們？

我們定義第i個query sparsity第評估為：

ProbSparse Self-attention

04 方法Encoder + Decoder

1. Encoder: Allowing for processing longer sequential inputs under the memory usage limitation

Self-attention Distilling

作為ProbSparse Self-attention的自然結果，encoder的特征映射會帶來V值的冗余組合，利用distilling對具有支配特征的優勢特征進行特權化，并在下一層生成focus self-attention特征映射。

它對輸入的時間維度進行了銳利的修剪，如上圖所示，n個頭部權重矩陣（重疊的紅色方塊）。受擴展卷積的啟發，我們的“distilling”過程從第j層往推j+1進:

為了增強distilling操作的魯棒性，我們構建了halving replicas，并通過一次刪除一層（如上圖）來逐步減少自關注提取層的數量，從而使它們的輸出維度對齊。因此，我們將所有堆棧的輸出串聯起來，并得到encoder的最終隱藏表示。

2. Decoder: Generating long sequential outputs through one forward procedure

此處使用標準的decoder結構，由2個一樣的multihead attention層，但是，生成的inference被用來緩解速度瓶頸，我們使用下面的向量喂入decoder：

Generative Inference

Loss Function

此處選用MSE 損失函數作為最終的Loss。

05 實驗

1. 實驗效果

從上表中,我們發現：

• 所提出的模型Informer極大地提高了所有數據集的推理效果（最后一列的獲勝計數），并且在不斷增長的預測范圍內，它們的預測誤差平穩而緩慢地上升。
• query sparsity假設在很多數據集上是成立的；
• Informer在很多數據集上遠好于LSTM和ERNN

2. 參數敏感性

從上圖中,我們發現：

• Input Length：當預測短序列（如48）時，最初增加編碼器/解碼器的輸入長度會降低性能，但進一步增加會導致MSE下降，因為它會帶來重復的短期模式。然而，在預測中，輸入時間越長，平均誤差越低：信息者的參數敏感性。長序列（如168）。因為較長的編碼器輸入可能包含更多的依賴項；
• Sampling Factor:我們驗證了冗余點積的查詢稀疏性假設；實踐中，我們把sample factor設置為5即可，即;
• Number of Layer Stacking:Longer stack對輸入更敏感，部分原因是接收到的長期信息較多

3. 解耦實驗

從上表中我們發現,

• ProbSparse self-attention機制的效果：ProbSparse self-attention的效果更好，而且可以節省很多內存消耗；
• self-attention distilling：是值得使用的，尤其是對長序列進行預測的時候；
• generative stype decoderL：它證明了decoder能夠捕獲任意輸出之間的長依賴關系，避免了誤差的積累；

4. 計算高效性

• 在訓練階段，在基于Transformer的方法中，Informer獲得了最佳的訓練效率。
• 在測試階段，我們的方法比其他生成式decoder方法要快得多。

06 小結

本文研究了長序列時間序列預測問題，提出了長序列預測的Informer方法。具體地：

• 設計了ProbSparse self-attention和提取操作來處理vanilla Transformer中二次時間復雜度和二次內存使用的挑戰。
• generative decoder緩解了傳統編解碼結構的局限性。
• 通過對真實數據的實驗，驗證了Informer對提高預測能力的有效性

參考文獻

Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting：https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdf

更多干貨，請關注微信公眾號：煉丹筆記

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。