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分解学习+表示学习提取解耦表征,增强时间序列预测模型~#人工智能 #机器学习 #算法
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全局注意力+位置注意力提升多元时间序列分类效果#人工智能 #机器学习 #时间序列 #论文 #算法
多元时序预测本周最新工作,基于分解的结构化建模方法#机器学习 #机器学习 #算法 #时间序列
香港大学多元序列预测新方法,将多元序列看成图,结合Transformer魔改版#人工智能 #时间序列 #深度学习
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大模型做时间序列预测!显著提升zero-shot效果。卡内基梅隆纽约大学联合发表#机器学习 #人工智能 #算法
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聊聊时空预测中的SOTA模型ASTGNN系列,动态图时空预测建模#机器学习 #人工智能 #算法
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多元时间序列预测,独立建模和联合建模如何选择效果更好?#时间序列 #机器学习 #人工智能 #深度学习 #南京大学
使用标准化流建模层次时间序列预测~#机器学习 #人工智能 #算法 #时间序列
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哈佛大学&MIT最新发布统一的时间序列大模型UniTS,多项任务取得SOTA#人工智能 #机器学习 #算法 #哈佛 #麻省理工
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利用预训练提升时空预测效果,中科院计算所KDD最新工作,大幅提升预测效果#人工智能 #时间序列#时空预测
多元时间序列预测新作,利用层次约束和图学习同时提升预估效果#机器学习 #人工智能 #时间序列
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AAAI 2024多模态最新工作,基于Prompr的跨域多模态模型#机器学习 #人工智能 #算法 #论文 #计算机
盘点Transformer在时间序列预测的10个经典工作(上)#人工智能 #transformer #时间序列
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