​多义务学习是介绍系统中十分经常出现的一个疑问，介绍系统中，经常要对多个指标启动预测，比如点击率、转化率、观看时长等等，将这些义务联结学习，宿愿经过不同的监视消息，相互增强各自指标的拟合才干，然而同时...

长周期时序预测外围疑问长周期时期序列预测，指的是预测窗口较长一类时期序列预测疑问，普通来说，预测长度在50个点以上，就可以以为是长周期时期序列预测疑问，同时，预测长度的参与，会使得模型须要引入更长的历...

当天给大家引见一篇清华大学的期间序列预测最新上班，提出了一致的Transformer时序预测模型，能同时处置单变量和多变量时序预测，并将时序预测的高低文长度初次扩大到千级别，论文题目，TIMER，XL...

当天给大家引见一篇普林斯顿大学提出的期间序列大模型上班，是首个基于MoE的百万级别参数期间序列大模型，将时序大模型参数量裁减到2.4billion的水平，在多个数据集上取得了清楚优于其余期间序列大模型...

期间序列建模中很多种类型的结构可以选用，比如Transformer、CNN、RNN，以及最近被验证有效的MLP、Mamba等结构，但是，不同模型都有特定的潜在长处和劣势，因此，如今越来越多的时序预测模...

频率是期间序列的一个关键消息，给定一个期间序列，可以经过依照不同频率的聚合，取得不同粒度的期间序列，比如，给定的原始期间序列是以小时为粒度的，那么经过将24个点加和成1个点，就可以构成以天为粒度的期间...