TimeDART:擴(kuò)散自回歸的自監(jiān)督時(shí)刻序列預(yù)測(cè)方法 |
發(fā)布時(shí)間:2024-10-31 文章來(lái)源:本站 瀏覽次數(shù):618 |
近年來(lái),隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為解決時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題的主流方法。一、簡(jiǎn)介
二、模型結(jié)構(gòu)
(一)擴(kuò)散過(guò)程
(二)自回歸模型
三、優(yōu)勢(shì)
(一)數(shù)據(jù)利用效率高
(二)對(duì)復(fù)雜時(shí)間序列的適應(yīng)性
(三)可解釋性方面的潛力
四、應(yīng)用領(lǐng)域
(一)金融領(lǐng)域
(二)氣象領(lǐng)域
(三)工業(yè)領(lǐng)域
五、局限性與挑戰(zhàn)
(一)計(jì)算資源需求
(二)超參數(shù)調(diào)整
()模型解釋的深度
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