我从2021年开始做一些深度时序模型的研究,仅根据我的个人感受,我觉得时序模型的研究主要经历了下面三个阶段,每个阶段都有大家重点关注的,想要解决的“热点问题”。
(1)如何将序列模型应用到时序数据中(2021-2022年) 在这个初期阶段,大家都在试图解决如何将经典的序列模型结构(比如Transformer、RNN)结合进时序建模这一特定任务中。
这一阶段的代表性工作有:Informer、Autoformer、FEDformer、Non-stationary Transfor…。
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我从2021年开始做一些深度时序模型的研究,仅根据我的个人感受,我觉得时序模型的研究主要经历了下面三个阶段,每个阶段都有大家重点关注的,想要解决的“热点问题”。
(1)如何将序列模型应用到时序数据中(2021-2022年) 在这个初期阶段,大家都在试图解决如何将经典的序列模型结构(比如Transformer、RNN)结合进时序建模这一特定任务中。
这一阶段的代表性工作有:Informer、Autoformer、FEDformer、Non-stationary Transfor…。
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