[시계열 알고리즘] NHiTS : Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Forecasting

다음은 NHiTS 논문을 정리한 글입니다. Summary N-HiTS는 N-BEATS 모델의 확장으로 N-BEATS에 비해 예측 정확도를 높이고 계산 비용(연산, 메모리 측면)을 줄임 Fully Connected layer로 구성하여 Multi-step을 한번에 예측 N-HiTS는 각 스택이 다른 Scale로 시계열을 포착할 수 있도록 Input에 대해 Maxpool을 적용 (Multi-rate data sampling) 다른 비율로 시계열을 샘플링한 스택은 장기 효과에 특화, 다른 스택은 단기 효과에 특화할 수 있음 계층적 보간(Hierarchical Interpolation)을 통해 얻어진 각 스택의 예측값을 결합하여 최종 예측을 산출, 이렇게 하면 모델이 가벼워지고 장기 시계열을 예측하는 데 더 정..
Data Science&AI 2023. 4. 4. 22:54
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