TiDE: Codificador Denso para Series Temporales

TiDE (Time-series Dense Encoder) es una arquitectura codificador-decodificador basada en MLP para la predicción de series temporales multivariantes a largo plazo, introducida por Abhimanyu Das y colegas en Google Research en 2023. El modelo codifica observaciones pasadas de series temporales junto con covariables estáticas y dinámicas a través de capas densas (MLP) apiladas, y luego decodifica una representación latente en predicciones futuras. TiDE demuestra que arquitecturas lineales y densas simples pueden igualar o superar a modelos basados en Transformers en benchmarks estándar de predicción a largo plazo, siendo significativamente más rápidas.