KDD2024时序预测最新进展，频域纠偏Transformer实现预估准度大幅提升#人工智能 #机器学习 #计算机 #论文 #ai
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Self-attention对时间序列真的有效吗？最新Transformer抛弃自注意力机制，效果效率双提升#人工智能 #机器学习 #计算机 #互联网 #ai
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TimeGNN：多元时序预测最新工作，利用动态时序图提升预测效果#机器学习 #人工智能 #算法 #论文
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耶鲁大学&斯坦福大学联合发布，最新多元时间序列模型，通过聚类解决变量间关系建模#人工智能 #机器学习 #耶鲁大学 #斯坦福大学 #计算机
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工业界推荐系统的One-Epoch问题，大厂简单解决方案，提升预估模型上限#人工智能 #机器学习 #互联网 #计算机 #ai
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将多元时序预测看成图回归问题，多元时序预测新颖解决方法#人工智能 #机器学习 #互联网 #ai #技术分享
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亚马逊最新发布，多元时序预测引入辅助变量提升预测效果#人工智能 #机器学习 #算法 #亚马逊 #计算机
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多数据集SOTA，图学习模型解决多变量时序预测新方法#人工智能 #机器学习 #互联网 #ai #论文
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基于新架构Mamba的时间序列预测模型TimeMachine，效果超越Transformer SOTA模型#机器学习 #论文 #人工智能
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时序预测冷门研究点：差分损失函数巧妙引入解码器时间步依赖关系#人工智能 #机器学习 #互联网 #论文 #技术分享
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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
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多元时序预测新架构，基于核心表征学习的多变量关系学习，提升建模鲁棒性#人工智能 #机器学习 #互联网 #ai #时间序列
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北大时序预测新工作，频域提取长短周期信息，提升多元时序预测效果#机器学习 #人工智能 #算法 #论文 #北大
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让Transformer在时间序列分类效果更好的Position Embedding优化方法#机器学习 #人工智能 #论文 #时间序列
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多元时序预测新方法，聚类多变量关系，显著提升预测效果#人工智能 #机器学习 #互联网 #论文 #技术分享
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清华大学提出TimeXer，Transformer基础上刻画外生变量提升多元时许预测效果#人工智能 #机器学习 #论文 #算法 #清华大学
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北大港大最新工作，序列建模引入图自监督学习去噪，SIGIR2024已录用#人工智能 #机器学习 #互联网 #北大 #港大
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长周期时序预测新思路：使用超图建模多时间步关系#人工智能 #机器学习 #互联网 #ai #论文
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如何提升多元时序预测Transformer模型运行效率？最新模型压缩工作解析～#机器学习 #人工智能 #时间序列