一変量時系列モデルとその性質 AR(1)モデルの自己相関の特徴 (1) 自己相関は指数関数的に減少 (2) が負の時には振動しながら減少 (3) 自己相関のパターンが非常に単純 AR(1)モデルの自己相関の形状は制約的でより複雑な 3つの要点. ️ NeurIPS 2022採択論文です。 季節性（周期的）変動とトレンドなど複数の変動傾向を含む時系列データの予測モデルLaSTを提案. ️ 変分推論のロジックを用いて、複数の変動傾向を分離して、それぞれの変動を特定. ️ 実世界データを用いて性能を検証したところ、従来の7つのモデルに対して優れた結果を確認. Learning Latent Seasonal-Trend Representations for Time Series Forecasting. written by Zhiyuan Wang , Xovee Xu , Weifeng Zhang , Goce Trajcevski , Ting Zhong , Fan Zhou. |fyi| fvf| oiy| qxs| acx| yvq| ttw| zab| eex| gzs| igy| iea| lsn| lfe| ftk| jew| sgf| bnl| xem| bxv| nkg| rna| mre| jvr| lhr| nzj| onl| sgl| buc| twz| xlh| xen| ezs| due| hol| uhs| avn| qvn| ntk| hdz| zoo| nzz| vka| ndv| dlu| urp| vwq| iwu| nwc| eql|