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トランスフォーマーを超える予測性能SCINet
3つの要点 ✔️ NeurIPS 2022採択論文です。時系列予測モデルであり、複雑な時間的ダイナミクスを持つ時系... 3つの要点 ✔️ NeurIPS 2022採択論文です。時系列予測モデルであり、複雑な時間的ダイナミクスを持つ時系列を効果的にモデル化するSCINetを提案しています。 ✔️ SCINetは、豊富な畳み込みフィルタを持つ階層的なダウンサンプル-畳み込み-相互作用構造です。異なる時間分解能の情報を反復的に抽出・交換し、予測可能性を高めた効果的な表現を学習します。 ✔️ SCINetは、実世界の様々な時系列予測データセットにおいて、既存の畳み込みモデルやTransformerベースのソリューションと比較して、予測精度の大幅な向上を達成しています。 SCINet: Time Series Modeling and Forecasting with Sample Convolution and Interaction written by Minhao Liu, Ailing Zeng, Muxi
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