Sundial: генеративные фундаментальные модели временных рядов
Sundial — это семейство генеративных фундаментальных моделей временных рядов, представленное Ён Лю и его коллегами из Университета Цинхуа (ICML 2025). Предварительно обученный на больших и разнообразных корпусах временных рядов, Sundial использует архитектуру, основанную на декомпозиции, в сочетании с генеративной головой прогнозирования для получения вероятностных прогнозов на несколько горизонтов. Он представляет собой сдвиг в сторону универсальных моделей с возможностью нулевого выстрела (zero-shot) для задач реального временного прогнозирования.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Liu, Y., Qin, G., Shi, X., Hu, T., Wang, J., & Long, M. (2025). Sundial: A family of highly capable time series foundation models. ICML. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Sundial (Generative Time-Series Foundation Models). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/deep-learning/sundial
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.
- ChronosГлубокое обучение↔ compare
- Moirai: Универсальное прогнозирование временных рядов с помощью трансформераГлубокое обучение↔ compare
- TimesFM: Модель-фундамент только с декодером для прогнозирования временных рядовГлубокое обучение↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →