Meetodi tõendite kirje
N-BEATS
N-BEATS is a deep learning architecture for time series forecasting, introduced by Oreshkin and colleagues in 2020, built from interpretable trend and seasonality stacks. It was the first purely neural forecasting model to reach state-of-the-art performance on the M4 competition without relying on any classical statistical components.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
N-BEATS (Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series Forecasting)
Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / deep-learning
- Oreshkin, B.N. et al. (2020). N-BEATS: Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series Forecasting. ICLR. · URL
- Makridakis, S., Spiliotis, E. & Assimakopoulos, V. (2020). The M4 Competition: 100,000 Time Series and 61 Forecasting Methods. International Journal of Forecasting, 36(1), 54–74. · DOI 10.1016/j.ijforecast.2019.04.014
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.