방법 증거 기록
iTransformer
iTransformer is a deep-learning architecture for multivariate time-series forecasting introduced by Liu et al. at ICLR 2024. Its defining idea is to invert the conventional Transformer tokenisation strategy: instead of treating each time step as a token, iTransformer treats each variate (sensor channel or feature series) as a single token whose embedding encodes the full observed look-back window. Self-attention is then applied across variates to capture inter-series dependencies, while a feed-forward network within each token learns temporal patterns.
원본 기록
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iTransformer (Inverted Transformer for Forecasting)
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
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