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하마가 분석하마

Multivariate Temporal Convolutional Network: A Deep Neural Networks Approach for Multivariate Time Series Forecasting

본 논문은 Multivariate time series prediction에서 예측 정확도를 개선하고, 비주기적 시계열 데이터에 대해서 robust한 알고리즘인 M-TCN을 제안합니다. M-TCN은 RNN 계열이 아닌 CNN의 특징을 가진 알고리즘이며 기존에 나왔던 TCN의 방법을 다르게 1D convolution과 두 개의 비대칭 residual block을 사용하는 등 여러 특징을 가지고 있습니다. 변수들에 대해서 각기 다른 sub-model을 적용했다는 점과 time series forecasting에서 causal convolution이 아닌 1D convolution을 사용했다는 점이 인상 깊었습니다. 아직 이해를 완벽하게 못 한 부분은 causal convolution이 절대적인 시간 순서에 ..
Deep learning/Paper review 2022. 3. 28. 11:54
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