IDEA:時系列予測のための解釈可能な動的アンサンブルアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Zha Mengyue; Chen Kani; Zhang Tong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205304868827 整理番号：22P0027573

IDEA:時系列予測のための解釈可能な動的アンサンブルアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

IDEA: Interpretable Dynamic Ensemble Architecture for Time Series Prediction

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ハエに関する説明可能な集合による一変量時系列点予測の精度と一般化を強化した。解釈可能なベース学習者がグループとしてスパース通信と独立に予測を与える,インタプリテーブル動的アンサンブルアーキテクチャ(IDEA)を提案した。モデルは,グループバックキャスト残差と反復入力競争によって接続されたいくつかの逐次積層グループから成る。エンドツーエンド訓練により駆動されるアンサンブルは,水平および垂直に最先端(SOTA)性能をもたらす。予測精度は,TOURISMデータセット上で最良の統計的ベンチマークより2.6%,M4データセット上で最良の深層学習ベンチマーク上で2%改善した。アーキテクチャはいくつかの利点を持ち,様々なドメインから時系列に適用可能であり,特殊化されたモジュール構造のユーザに説明でき,タスク分布の変化にロバストである。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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