Machine learningTime-series forecasting
FreTS: 시계열 예측을 위한 주파수 영역 MLP
FreTS는 Yi 등이 NeurIPS 2023에서 소개한 시계열 예측 아키텍처입니다. 이 모델은 트랜스포머 기반 설계를 벗어나 다층 퍼셉트론(MLP)을 완전히 주파수 영역에서 적용합니다. 입력 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)으로 변환한 후, 복소수 MLP 레이어를 통해 시간 및 채널 종속성을 학습하여, 훨씬 낮은 계산 비용으로 경쟁력 있거나 우수한 장기 예측 정확도를 달성합니다.
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출처
- Yi, K., Zhang, Q., Fan, W., Wang, S., Wang, P., He, H., An, N., Lian, D., Cao, L., & Niu, Z. (2023). Frequency-domain MLPs are more effective learners in time series forecasting. NeurIPS. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). FreTS (Frequency-domain MLPs for Forecasting). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/frets
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- FEDformer: 주파수 강화 분해 트랜스포머딥러닝↔ compare
- FiLM: 주파수 개선 르장드르 메모리 모델딥러닝↔ compare
- TSMixer: 시계열 예측을 위한 완전 MLP 아키텍처딥러닝↔ compare