TSLANet

轻量级时间序列全能模型,低算力搞定分类、异常检测等任务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 43 🐛 待处理 8 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 271
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

TSLANet 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队emadeldeen24
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型anomaly-detection,classification,cnn,convolutional-neural-networks,forecasting,foundation-models,frequency-analysis,masking,representation-learning,time-series,transformer,unified-model
GitHub 星标★ 271
上线时间2024-04-12 00:00:00
代码更新2024-09-15
仓库体积313 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

TSLANet 是一个面向时间序列任务的轻量级基础模型,发表于 ICML 2024。它结合卷积操作与自适应频谱分析,旨在统一处理分类、回归、异常检测和插补等多种时间序列任务。传统方法要么依赖手工特征,要么需要大量计算资源,TSLANet 通过引入自适应频谱块(ASB)和轻量卷积设计,在保持高精度的同时大幅降低参数量和计算开销。该模型支持多领域时间序列数据,如医疗、能源、交通等,并能在少样本和跨领域场景下快速适应。其核心能力包括:高效的特征提取、长期依赖建模、以及无需大规模预训练即可迁移的灵活性。TSLANet 特别适合资源受限的实时应用和边缘设备,解决了现有深度模型在时间序列任务中计算成本高、泛化能力弱的问题。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 271

核心亮点

  • ICML 2024 论文背书,方法有理论创新性,结合卷积与自适应频谱分析
  • 参数量小、推理快,适合边缘设备和实时场景
  • 统一支持分类、回归、异常检测、插补四类任务,通用性强

不足之处

  • GitHub 星标仅 267,社区活跃度和生态成熟度较低,文档和示例可能不够丰富
  • 作为早期项目,API 可能不稳定,且缺少大规模预训练权重,用户需自行训练

适用场景

  • 工业设备传感器数据的异常检测与预测性维护
  • 医疗健康监测(如心电图、脑电图)的实时分类
  • 能源负荷预测和交通流量预测等时序回归任务

替代项目

TimesNet、PatchTST、Autoformer

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