主要观点总结
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。文章还开发并发布了时间序列库（TSLib）作为公平基准测试，包含24个主流模型、30个数据集、五个常见分析任务。此外，实证结果和对未来的讨论也包含在内。
关键观点总结
关键观点1: 深度时间序列模型的设计和挑战
文章深入探讨了深度时间序列模型的设计，指出时间序列数据因其复杂和动态特性，呈现出独特的挑战。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。
关键观点2: 时间序列库（TSLib）的介绍和作用
文章介绍并发布了时间序列库（TSLib），这是一个公平基准测试，旨在促进深度时间序列模型的评估和比较。TSLib包含了24个主流模型、30个数据集和五个常见分析任务，为研究人员和从业者提供了全面的资源。
关键观点3: 深度时间序列模型的技术综述
文章对深度时间序列模型进行了技术综述，涵盖了从基本模块到现代架构的各个方面。此外，还介绍了现有工作的分类和深度时间序列模型的未来研究方向。
关键观点4: 时间序列分析的重要性和应用领域
文章强调了时间序列分析的重要性，并指出其在金融风险评估、能源可持续性和天气预报等现实应用中的关键作用。此外，还讨论了时间序列分析的一个长期研究方向。
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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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