ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep Learning, Time Series Forecasting

N-BEATSx

N-BEATSx is een uitbreiding van het N-BEATS neurale tijdreeksvoorspellingsmodel dat exogene (externe) variabelen incorporeert via een cross-learner architectuur. Gepubliceerd in 2023, verbetert N-BEATSx N-BEATS door het model in staat te stellen aanvullende kenmerken te benutten naast de historische tijdreekswaarden.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Challu, C., Olivares, K. Q., Oreshkin, B., Garza, F., Mergenthaler-Canseco, M., & Dubrawski, A. (2023). N-BEATSx: Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series Forecasting. In ICLR 2023 Workshop on Multimodal Learning for Science (p. 4). link

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). N-BEATSx: Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series Forecasting. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/n-beatsx

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateN-BEATSx (N-BEATSx: Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series Forecasting). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/deep-learning/n-beatsx · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026