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Forking-Sequences：统计与计算高效的多步预测训练范式
Forking-Sequences — Part I: Statistically and Computationally Efficient Multi-Horizon Forecasting
AI 导读
CMU 博客解读 Forking-Sequences 训练范式：不再逐窗口编码，而是在单次前向传播中编码解码整条序列的所有预测创建日期，无需新增参数。该范式在 MLP、RNN、LSTM、CNN、Transformer 和 State Space 六种编码器上验证，LSTM 编码器的 sCRPS 最高提升 49.3%，梯度方差线性下降。
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