SPDM: Modelado con restricciones de variedad para series temporales
Descubre SPDM, un modelo con restricciones de variedad para pronóstico preciso y eficiente de series temporales.
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Descubre Trio, un innovador modelo que combina atención temporal-espacial-muestral y prioridades causales para mejorar la precisión en el pronóstico de series temporales multivariables.
FAiT: Transformer invertido que corrige el sesgo de baja frecuencia en pronóstico de series temporales multivariadas con modulación dinámica
Descubre ODTQA-FoRe, el primer dataset para preguntas tabulares con predicción futura. TimeFore combina LLM y modelos de series temporales para pronósticos precisos en datos inmobiliarios.
Descubre FreqLite, un modelo ligero de descomposición frecuencial que supera a Transformers en pronóstico a largo plazo con 4 veces menos parámetros.