ScholarGate
Assistent
Machine learningTime-series forecasting

Sundial: Generatiivsed ajasarjade alusmudelid

Sundial on Yong Liu ja kolleegide Tsinghua Ülikoolist (ICML 2025) esitletud generatiivsete ajasarjade alusmudelite perekond. Suurtel ja mitmekesistel ajasarjade korpustel eelkoolitatud Sundial kasutab dekompositsioonipõhist arhitektuuri koos generatiivse prognoosipeaga, et toota tõenäosuslikke mitmehorisondilisi prognoose. See tähistab nihet üldotstarbeliste, null-võtte (zero-shot) võimekusega mudelite suunas reaalmaailma ajaprognoosiülesannete jaoks.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. 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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 2). Sundial (Generative Time-Series Foundation Models). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.

Compare side by side
ScholarGateSundial (Sundial (Generative Time-Series Foundation Models)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/deep-learning/sundial · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026