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imputation model
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ImputeFormer: 用于可推广的时空插补的图变换器
这篇论文研究了使用深度神经网络架构解决多元时间序列插补问题。通过利用低秩插补方法的经验和专长,我们为传统的 Transformer 模型添加了三项知识驱动的增强,包括投影时间注意力、全局自适应图卷积和 Fourier 插补损失。这些面向任务
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7 months ago
基于扩散的结构化状态空间模型的时间序列插补和预测
SSSD 是一种基于扩散模型和状态空间模型的缺失值插补模型,适合用于时间序列数据,它在各种数据集上的表现均超过了目前已有的概率插补方法。
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2 years ago
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