TimesNet: समय श्रृंखला के लिए टेम्परल 2D-वेरिएशन मॉडलिंग
TimesNet, जिसे वू एट अल. द्वारा ICLR 2023 में प्रस्तुत किया गया था, एक सामान्य-उद्देश्य समय-श्रृंखला मॉडल है। इसका केंद्रीय विचार यह है कि एक-चर (univariate) या बहु-चर (multivariate) समय-श्रृंखला को उनकी प्रमुख आवधिकताओं (periodicities) के अनुसार 1D सिग्नल को पुन: आकार देकर द्वि-आयामी (two-dimensional) टेम्परल मानचित्रों के संग्रह के रूप में पुनर्व्याख्यायित किया जा सकता है, जिनका पता फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म (Fast Fourier Transform) के माध्यम से लगाया जाता है। यह 1D-से-2D परिवर्तन दोनों इंट्रापीरियड पैटर्न (एक चक्र के भीतर) और इंटरपीरियड ट्रेंड (चक्रों के पार) को उजागर करता है, जिससे शक्तिशाली 2D कनवल्शनल आर्किटेक्चर टेम्परल वेरिएशन को मॉडल कर पाते हैं।
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स्रोत
- Wu, H., Hu, T., Liu, Y., Zhou, H., Wang, J., & Long, M. (2023). TimesNet: Temporal 2D-variation modeling for general time series analysis. ICLR. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). TimesNet (Temporal 2D-Variation Modeling). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/timesnet
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