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太强了!时间序列新突破,创新结合预训练大模型,最新开源成果性能暴涨42.8%!建议每一位深度学习入门者赶紧跟上!
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对于有兴趣在该领域发表论文的同学,可以从以下几个方面入手: 1. 零样本学习:探索如何利用预训练大模型在未见过的时间序列数据上进行准确预测,无需额外的训练数据。 2. 模型通用性:研究如何设计一种能够适应多种不同类型时间序列数据的模型,以增强模型的泛化能力。 我整理了180个最新的时间序列和预训练大模型的成果,以及1848篇各细分方向的顶会论文和复现代码,在公众号"ai小技巧"回"999"自取。
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