Modelos de pronóstico de series temporales profundos: una encuesta exhaustiva
Autores: Liu, Xinhe; Wang, Wenmin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Modelos de pronóstico de series temporales profundos: una encuesta exhaustiva
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Pronóstico de series temporales
Transformadores
Inteligencia artificial
Investigación
Modelos de redes neuronales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 47
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje profundo, una técnica crucial para lograr la inteligencia artificial (IA), se ha aplicado con éxito en muchos campos. La aplicación gradual de las últimas arquitecturas de aprendizaje profundo en el campo de la predicción de series temporales (PST), como los Transformers, ha mostrado un excelente rendimiento y resultados en comparación con los métodos estadísticos tradicionales.
Descripción
El aprendizaje profundo, una técnica crucial para lograr la inteligencia artificial (IA), se ha aplicado con éxito en muchos campos. La aplicación gradual de las últimas arquitecturas de aprendizaje profundo en el campo de la predicción de series temporales (PST), como los Transformers, ha mostrado un excelente rendimiento y resultados en comparación con los métodos estadísticos tradicionales.