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之前，我们解读过时间序列预测模型中的经典文章 PatchTST 。事实上，Patch方法目前在时间序列领域几乎等同于attention。 本文介绍的论文也比较有意思，是继PatchTST之后的新工作，进一步简化了时序预测模型，同时也对比了Patch independent和Patch dependent两种方法。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.16427 论文源码：https://github.com/seunghan96/pits Patch依赖和独立 对于大部分的模型在做预测时，为了提高特征表征能力，都增加了自监督表示学习策略，PatchTST也是如此。 在PatchTST中，作者也是故意随机移除输入序列的一部分内容，并训练模型恢复缺失的内容。 本文研究者认为，Patch之间的关系，在时间序列领域，对于预测被mask的Patch是冗余的，换言之，只需要用Patch自己本身的信息就能实现预测，文中称之为Patch independent建模。 研究者通过一个简单的实验，对比了Patc
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