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초록·키워드
트랜스포머와 같은 딥러닝(Deep learning) 모델은 데이터로부터 복잡한 특징을 스스로 학습하며 시계열 예측 분야에서도 놀라운 성능 향상을 이끌어냈다. 최근, 이러한 성공의 요인이 모델 구조가 아니라 채널 독립성(Channel independence; CI) 과 같은 시계열의 비정상성(Non-stationary)에 강건한 학습 전략(Training strategy)의 사용 때문임이 밝혀지면서, 시계열의 복잡한 특징을 단순한 선형 모델로 학습하려는 시도가 존재했다. 하지만, 선형 모델의 제약된 용량(Capacity)으로 인 ... 전체 초록 보기
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