트랜스포머 (1) 썸네일형 리스트형 Temporal Fusion Transformers 활용한 보행 행동 예측 아이디어 Temporal Fusion Transformers 논문 요약"Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting"은 다양한 시계열 예측 작업에 적용할 수 있는 새로운 주목 기반 아키텍처를 제안한 논문입니다.Google AI Research와 옥스포드 대학에서 공동연구하여 발표한 논문으로, 시계열 문제에서 높은 성능을 달성한 모델입니다. Transformer 구조를 사용하며 시계열 데이터 정보를 잘 추출할 수 있도록 개발한 모델로써, 미래 알 수 있는 변수와 공변량을 활용하여 예측을 수행하는 모델을 제시합니다. 당시 획기적은 구조를 제시하여 SOTA 성능을 달성하였습니다. 핵심 개념다중 시계열 통합: 정적.. 이전 1 다음
