2022年9月18日
使用 Temporal Fusion Transformer 进行时间序列预测
摘要： 目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中，深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。 为什么需要更加现代的时间序列模型？ 专为单个时间序列（无论是多变量还是单变量）创建模型的情况现在已经很少见了。现在的时间序列研究方向都是多元的，并且具有各种分布，其中包含更多探索性 阅读全文
posted @ 2022-09-18 11:52 deephub 阅读(898) 评论(0) 推荐(0)