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iTransformer

ICLR 2025 一行代码!FreDF频域损失稳定提升时间序列预测精度

下午11时 2025/04/15 作者 机器之心

本文提出FreDF方法,通过频域标签训练解决时间序列预测中标签自相关性被忽视的问题。只需添加一行代码即可显著提升预测精度,并在多种模型上均表现出一致的性能提升效果。

分类 学术、 资讯 标签 ETTm1、 FreDF、 iTransformer、 NeurIPS、 浙江大学、 王浩 发表评论

北大、港理工革新性LiNo框架:线性与非线性模式有效分离,性能全面超越Transformer

下午4时 2025/01/06 作者 机器之心

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000

分类 学术、 资讯 标签 iTransformer、 LiNO、 时间序列预测、 电力行业、 金融、 非线性模式分离 发表评论

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