手法証拠記録
Autoformer
Autoformer is a deep learning architecture for long-term time-series forecasting, introduced by Wu et al. from Tsinghua University at NeurIPS 2021. It replaces the standard self-attention mechanism with an Auto-Correlation mechanism that exploits periodic dependencies in the frequency domain, and embeds a progressive series decomposition block throughout the encoder and decoder to separately model trend and seasonal components.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Autoformer (Auto-Correlation Decomposition Transformer)
分類的手法記録 · ml-model / deep-learning
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関連手法
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