ETSformer: Trasformatori a Smorzamento Esponenziale per Previsioni di Serie Storiche

ETSformer è un'architettura di deep learning per la previsione di serie storiche introdotta da Woo et al. nel 2022. Integra i principi classici dello smorzamento esponenziale direttamente nel framework Transformer, sostituendo l'auto-attenzione standard con un meccanismo di attenzione a smorzamento esponenziale. Il modello scompone una serie storica in componenti di livello, crescita (trend) e stagionalità, consentendogli di sfruttare sia la modellazione delle dipendenze a lungo raggio dei Transformer sia la struttura interpretabile dei modelli statistici ETS.