FreTS: MLP nel dominio della frequenza per la previsione di serie temporali

FreTS è un'architettura per la previsione di serie temporali introdotta da Yi et al. al NeurIPS 2023. Si discosta dai modelli basati su Transformer applicando semplici percettroni multistrato (MLP) interamente nel dominio della frequenza. Il modello trasforma le sequenze di input con la Trasformata Discreta di Fourier e quindi apprende le dipendenze temporali e di canale attraverso strati MLP a valori complessi, raggiungendo un'accuratezza di previsione a lungo termine competitiva o superiore con un costo computazionale sostanzialmente inferiore.