Machine learningTime-series forecasting

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.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Sundial: генеративные фундаментальные модели временных рядов
ChronosMoirai: Универсальное пр…TimesFM: Модель-фундамен…

Источники

  1. 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.

Compare side by side
ScholarGateSundial (Sundial (Generative Time-Series Foundation Models)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/deep-learning/sundial · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026