Registre d'evidència del mètode

FreTS

FreTS is a time series forecasting architecture introduced by Yi et al. at NeurIPS 2023. It departs from Transformer-based designs by applying simple Multi-Layer Perceptrons (MLPs) entirely in the frequency domain. The model transforms input sequences with the Discrete Fourier Transform and then learns temporal and channel dependencies through complex-valued MLP layers, achieving competitive or superior long-term forecasting accuracy with substantially lower computational cost.

Sources recorded, not reviewed

Registre font

Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.

FreTS (Frequency-domain MLPs for Forecasting)

Registre de mètode taxonòmic · ml-model / deep-learning

Yi, K., Zhang, Q., Fan, W., Wang, S., Wang, P., He, H., An, N., Lian, D., Cao, L., & Niu, Z. (2023). Frequency-domain MLPs are more effective learners in time series forecasting. NeurIPS. · URL

Obre el mètode complet

Reclamacions curades

Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.

Encara no hi ha reclamacions curades

Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.

Mètodes relacionats

Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.

Taxonomic bucketFEDformermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketFiLMmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketTSMixermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.