@虛胖一場 自回歸我能理解遗菠，那這樣在預(yù)測的時(shí)候效率就低好多的樣子肴熏？
時(shí)間序列預(yù)測方法之 Transformer本文鏈接：個(gè)人站 | 簡書 | CSDN版權(quán)聲明：除特別聲明外裳扯，本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處侍咱。 最近打算分享一些基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測方法...
請(qǐng)問博主大大一個(gè)問題，知道未來的信息了，decoder部分應(yīng)該不需要mask吧隙疚？ 并且這里沒有encoder，不太明白這個(gè)咋考慮歷史信息磕道？
時(shí)間序列預(yù)測方法之 Transformer本文鏈接：個(gè)人站 | 簡書 | CSDN版權(quán)聲明：除特別聲明外供屉，本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處溺蕉。 最近打算分享一些基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測方法...
請(qǐng)問群主大大伶丐，這個(gè)不是應(yīng)該還要有個(gè)預(yù)測步嗎，把上一步輸出的mu采樣結(jié)果放進(jìn)下一步的輸入疯特？
時(shí)間序列預(yù)測方法之 DeepAR本文鏈接：個(gè)人站 | 簡書 | CSDN版權(quán)聲明：除特別聲明外哗魂，本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處漓雅。 最近打算分享一些基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測方法...
