Machine learningTime-series forecasting
SCINet: 시계열 예측을 위한 샘플 컨볼루션 및 상호작용 네트워크
SCINet은 Liu 등이 NeurIPS 2022에서 소개한 다단계 시계열 예측을 위한 딥러닝 아키텍처입니다. 핵심 아이디어는 SCI-Block의 재귀적 이진 트리 구조로, 각 블록은 입력 시퀀스를 홀수 및 짝수 인덱스 하위 시퀀스로 분할하고, 컨볼루션 필터를 적용하여 하위 시퀀스 간의 상호작용을 모델링한 후, 학습된 표현을 병합합니다. 이러한 계층적 다운샘플링 전략을 통해 네트워크는 여러 해상도에서 동시에 시간적 종속성을 포착할 수 있습니다.
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출처
- Liu, M., Zeng, A., Chen, M., Xu, Z., Lai, Q., Ma, L., & Xu, Q. (2022). SCINet: Time series modeling and forecasting with sample convolution and interaction. NeurIPS. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 2). SCINet (Sample Convolution and Interaction Network). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/scinet
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