时序预测Decoder中的时间步依赖问题

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点关注，不迷路，用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “， 加入圆圆算法交流群~ 后台回复“ 星球 ”加入 圆圆算法知识星球~ （ 已有 790+ 同学加入学习） 今天跟大家聊聊一个近期相对冷门的研究点： Decoder中的预测时间步依赖问题 。 目前主流的时间序列预测模型，Decoder一般采用一个简单的MLP网络，输入Encoder的表征，映射到预测结果。但是，这种建模方法并没有考虑到各个预测时间步之间的关系，可能导致在预测阶段不满足时间序列的平滑性。 在更早的深度学习时间序列预测工作中，一般会将上一个时刻的预测结果或者真实结作为下一个时刻的输入，自回归的逐步进行预测。这种建模方法，可以建立起各个预测时间步之间的关系，但同时也会引入诸如误差累积、训练和预测阶段不一致等问题。 今天这篇文章，就带大家了解一些Decoder这 ………………………………