TimesNet: 時系列のための時間的2次元変動モデリング

TimesNetは、WuらによってICLR 2023で発表された汎用時系列モデルである。その中心的な考え方は、1次元信号を高速フーリエ変換（FFT）によって検出された支配的な周期性に従って再形成することにより、単変量または多変量の時系列を2次元時間マップのコレクションとして再解釈できるというものである。この1次元から2次元への変換は、周期内パターン（1サイクル内）と周期間トレンド（サイクル間）の両方を露呈させ、強力な2次元畳み込みアーキテクチャが時間的変動をモデル化することを可能にする。