手法証拠記録
FiLM
FiLM is a long-term time-series forecasting architecture introduced by Tian Zhou and colleagues at NeurIPS 2022. It combines Legendre polynomial projections of the historical input with learnable frequency-domain filters applied to the resulting coefficient sequences. By representing history as a compact set of polynomial coefficients and filtering those coefficients in the frequency domain, FiLM enables efficient extrapolation over long prediction horizons without the quadratic cost of full self-attention.
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。
FiLM (Frequency Improved Legendre Memory Model)
分類的手法記録 · ml-model / deep-learning
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関連手法
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