Hugging Face 发布 PatchTSMixer 时序模型

Hugging Face 发布了 PatchTSMixer 时序模型，该模型基于 MLP-Mixer 架构，通过将时间序列分割成补丁（patches）并利用混合器层进行跨补丁和跨通道的信息融合，在多个基准数据集上取得了领先性能。模型支持长序列预测、分类和回归任务，并已集成到 Hugging Face Transformers 库中，用户可轻松调用预训练权重进行微调。该工作为时间序列分析提供了高效且可扩展的解决方案。