TiDE: Time-series Dense Encoder

TiDE (Time-series Dense Encoder) é uma arquitetura codificador-decodificador baseada em MLP para previsão de séries temporais multivariadas de longo prazo, introduzida por Abhimanyu Das e colegas no Google Research em 2023. O modelo codifica observações passadas de séries temporais juntamente com covariáveis estáticas e dinâmicas através de camadas densas (MLP) empilhadas, e então decodifica uma representação latente em previsões futuras. TiDE demonstra que arquiteturas lineares e densas simples podem igualar ou superar modelos baseados em Transformer em benchmarks padrão de previsão de longo prazo, sendo significativamente mais rápidas.