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Sep, 2022
学习微分算子以实现可解释的时间序列建模
Learning Differential Operators for Interpretable Time Series Modeling
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Yingtao Luo, Chang Xu, Yang Liu, Weiqing Liu, Shun Zheng...
TL;DR
本研究提出一个基于可学习微分方程的框架来自动获取解释性的偏微分方程模型,该模型可以捕捉数据中的时间演化动态并在金融、工程和健康数据的时间序列预测中表现出色。
Abstract
Modeling
sequential patterns
from data is at the core of various
time series forecasting
tasks.
deep learning models
have greatly outperfo
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