2022年10月18日 · 提出了一种时间向量表示（Time2Vec），使用正弦和线性 激活函数 组成，并展示了这种表示在多个数据集和多个任务中的有效性。 paper reading工作。 在设计Time2Vec时，作者提出了三个重要属性： 其中 t2v (\tau) 是一个k+1维的向量， F 是. 一、介绍论文链接：（‘Time2Vec: Learning a Vector Representation of Time’） 代码：GitHub - ojus1/Time2Vec-PyTorch: Reproducing the paper: "Time2Vec: Learning a Vector Representation of Time&#34…

From a modern physics viewpoint, time is not a vector nor a scalar, it is a coordinate. This is because time is relative depending on the observer, so it cannot be defined as a scalar or a vector. In Newtonian physics, however, time has a universal meaning and is usually thought of as a …

2022年7月23日 · 2019 年的一篇论文：Time2Vec: Learning a Vector Representation of Time. Time2Vec. Time2Vec 的设计主要基于以下几个方面： 捕获周期性和非周期性模式; 对时间缩放不变; 易于与其他模型融合; Time2Vec 的公式并不复杂：

2022年10月9日 · 时序表征学习 的基本思想就是“以向量嵌入的形式提供时间表示，以便自动进行特征工程过程并以更好的方式对时间建模”，有点类似于NLP中最初的 词嵌入 层（Embedding），这一过程区别于基于ML/专家经验的特征工程手段，往往是无监督的训练任务。 训练好了的时间序列表示可以对接下游各种任务如： 时间序列回归 、分类、预测、异常检测等等。 这个track做的人不少，但是整体来说肯定还远没有下游任务卷，比较经典paper有： 本文因为工作需求，（顺 …

2021年3月8日 · 深度学习的工作主要将时间信息融合进入模型之中，而本文的Time2vec主要目标为了提出一种与 模型无关 的时间模型。 Time2Vec的设计主要基于以下几个方面： 对于许多事件而言，一般可以分为周期性（periodic）和非周期性（non-periodic）两种: 由于时间衡量的单位是不一样的，所以我们必须定义时间的规模（周、天、小时、分钟等） 由于我们需要将Time2vec应用于不同的模型，所以我们需要提出一种易于融合的表征（例如矩阵表示不是一种很好的表 …

2019年7月11日 · In this paper, we take an orthogonal but complementary approach by providing a model-agnostic vector representation for time, called Time2Vec, that can be easily imported into many existing and future architectures and improve their performances.

2024年1月6日 · 具体来说，这篇论文提出了时间向量（time vectors）的概念，这是一种让语言模型适应新时间段的简单方法。 论文发布后立即引起了一些研究者的注意。 新加坡海事智能公司 Greywing 联合创始人、CTO Hrishi Olickel 称赞这篇论文是他今年读过最好的论文之一。

A vector is a scalar with direction. So Time can be a vector, but what it means depends on the context. In 1D it has only 2 directions, positive and negative with zero being positive. In 2D it can be an angle between ÷/-Pi radians. And so on.

In this paper, we take an orthogonal but complementary approach by providing a model-agnostic vector representation for time, called Time2Vec, that can be easily imported into many existing and future architectures and improve their performances.

My implementation of Time2Vec: Learning a Vector representation of Time as Keras and PyTorch Layers. Head straight to our Time2Vec Usage Template in Google Colab. Time2Vec offers a versatile representation of time with three fundamental properties. It encapsulates scalar notion of time $\tau$, in $\mathbf {t2v} (\tau)$, a vector of size k + 1.