Sundial: Models fundacionals generatius de sèries temporals
Sundial és una família de models fundacionals generatius de sèries temporals introduïda per Yong Liu i col·legues de la Universitat de Tsinghua (ICML 2025). Pre-entrenat en corpus de sèries temporals grans i diversos, Sundial utilitza una arquitectura basada en la descomposició combinada amb un capçal de predicció generatiu per produir prediccions probabilístiques a múltiples horitzons. Representa un canvi cap a models d'ús general capaços de zero-shot per a tasques de predicció temporal del món real.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Liu, Y., Qin, G., Shi, X., Hu, T., Wang, J., & Long, M. (2025). Sundial: A family of highly capable time series foundation models. ICML. link ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 2). Sundial (Generative Time-Series Foundation Models). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/sundial
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Chronos: Un model fundacional tokenitzat per a la predicció de sèries temporalsAprenentatge profund↔ compare
- Moirai: Transformer Universal per a la Predicció de Sèries TemporalsAprenentatge profund↔ compare
- TimesFMAprenentatge profund↔ compare
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →