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来 源 :算法进阶 本文 约3000字 ,建议阅读 6 分钟 本文深入探讨了深度时间序列模型在各种分析任务中的设计,并从基本模块和模型架构两个角度回顾了现有文献。 时间序列,特点是数据点按离散时间顺序排列,在现实应用中无处不在。与其他模态不同,时间序列因其复杂和动态特性,包括非线性模式和时间变化趋势的纠缠,而呈现出独特的挑战。在现实场景中分析时间序列数据具有重要意义,几个世纪以来已经被广泛研究。近年来,时间序列领域见证了显著的突破,技术从传统的统计方法转向先进的深度学习模型。 在本文中,我们深入探讨了深度时间序列模型在各种分析任务中的设计,并从基本模块和模型架构两个角度回顾了现有文献。 此外,我们开发并发布了时间序列库(TSLib),作为多种分析任务的深度时间序列模型的公平基准测试,TSLi
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