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序列预测在现实中比较基础但又十分重要的研究场景,如商品销量及库存的预测,未来某个时刻某只股票的价格,疾病的传播及扩散预测等。而长序列预测(Long Sequence Time-Series Forecasting,以下称为 LSTF)方面的工作因为其历史数据量大、计算复杂性高、预测精度要求高更是成为序列预测研究的热点,但一直以来长序列预测并没有取得太好的效果。
在2021年的AAAI 最佳论文奖项中就有一篇来自北京航空航天大学的工作:Informer,其主要的工作是使用 Transfomer 实现长序列预测,实验表明取得了不错的结果。
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