2024年11月12日
TSMamba：基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型
摘要： 在当今数据驱动的世界中，时间序列预测在多个领域扮演着关键角色。从医疗保健分析师预测患者流量，到金融分析师预测股市趋势，再到气候科学家预测环境变化，准确的时间序列预测都至关重要。然而，传统的预测模型面临着三个主要挑战： 数据获取难度：对于新兴模式的预测，相关训练数据往往难以获取或收集。例如，LOTSA 阅读全文
posted @ 2024-11-12 10:00 deephub 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑