FredNormer: 非平稳时间序列预测的频域正则化方法
时间序列预测是一个具有挑战性的任务,尤其是在处理非平稳数据时。现有的基于正则化的方法虽然在解决分布偏移问题上取得了一定成功但仍存在局限性。这些方法主要在时间域进行操作,可能无法充分捕捉在频域中更明显的动态模式,从而导致次优的结果。
FredNormer论文的研究目的主要包括:
- 理论分析现有正则化方法如何影响频率分量,并证明它们在处理非零频率时的局限性。
- 提出一种新的频域正则化方法,能够自适应地增强关键频率分量的权重。
- 设计一种即插即用的模块,可以轻松集成到各种预测模型中,而不影响效率。
https://avoid.overfit.cn/post/85db3d9e923c4562a6206f1c9b38d120
【推荐】国内首个AI IDE，深度理解中文开发场景，立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验，更懂你的AI，立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包，你的智能百科全书，全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell：AI 加持，快人一步
· 全程不用写代码，我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了，比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15：你的「微服务管家」又秀新绝活了
2023-10-07 从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW
2022-10-07 机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending