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数据机器 #252
用于时间序列的扩散、FM 和预训练 AI 模型。TinyTimeMixers。MambaFormer。TimesFM。Frankenstein Prompts。BabyAGI。KANs 解释。GPT 研究员。xLSTM。思想可视化。
来源:数据机器时间序列的扩散、FM 和预训练 AI 模型。基于 DeepNN 的模型在某些情况下开始匹敌甚至超越统计时间序列分析和预测方法。然而，基于 DeepNN 的时间序列模型存在 4 个关键问题：1) 架构复杂 2) 训练所需的大量时间 3) 推理成本高，4) 上下文敏感性差。
时间序列的扩散、FM 和预训练 AI 模型。 在某些情况下基于 DeepNN 的模型开始匹敌甚至超越统计时间序列分析和预测方法。然而，基于 DeepNN 的时间序列模型存在 4 个关键问题：1) 架构复杂 2) 训练所需的大量时间 3) 推理成本高，4) 上下文敏感性差。最新的创新方法。为了解决这些问题，一种新型的时间序列基础或预训练 AI 模型正在出现。其中一些新的 AI 模型借鉴了 NLP、视觉/图像或物理建模的混合方法，例如：Transformers、扩散模型、KAN 和状态空间模型。尽管硬核统计学界对此持怀疑态度，但其中一些新的时间序列 AI 模型正在产生一些令人惊讶的良好结果。让我们看看……
最新的创新方法 。为了解决这些问题，一种新型的时间序列基础或预训练 AI 模型正在出现。其中一些新的 AI 模型借鉴了 NLP、视觉/图像或物理建模的混合方法，例如：Transformers、扩散模型、KAN 和状态空间模型。尽管硬核统计学界对此持怀疑态度，但其中一些新的时间序列 AI 模型正在产生一些令人惊讶的良好结果。让我们看看…… 时间序列的基础模型 时间序列基础模型和 Awesome-Time Series-LLM&FM 调查 . 时间序列的扩散模型 时间序列和时空数据的扩散模型 . TinyTimeMixers (TTMs) TTMs 模型卡、纸张和入门笔记本在这里 . . . DeepKAN .