深度序列模型用于时间序列共形预测的三种方法
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深度序列模型用于时间序列共形预测的三种方法
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AI 综述
Junghwan Lee、Jonghyeok Lee 与 Yao Xie 发表论文，系统考察深度序列模型在时间序列共形预测中的三种用法：条件分位数回归、条件分位数函数估计与局部化共形预测，并对三者给出渐近条件覆盖保证的理论分析。 在真实数据集上的实验显示，引入 RNN、Transformer 等深度序列模型可提升时间序列的不确定性量化。
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最新进展10月5日 12:00
深度序列模型如何用于时间序列的共形预测报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.LG深度序列模型如何用于时间序列的共形预测
研究系统考察了深度序列模型在时间序列共形预测中的三种用法：条件分位数回归、条件分位数函数估计与局部化共形预测，并给出三者渐近条件覆盖保证的理论分析。在真实数据集上的实验显示，将 RNN、Transformer 等深度序列模型引入共形预测可有效提升时间序列的不确定性量化。
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