这并不是研究人员第一次尝试将自然语言处理(NLP)技术应用于时间序列领域。
例如,Transformer架构是NLP领域的一个重要里程碑,但其在时间序列预测方面的表现仍然处于平均水平,直到PatchTST被提出。
如您所知,大型语言模型 (LLM) 正在积极开发中,并在 NLP 中展示了令人印象深刻的泛化和推理能力。
这并不是研究人员第一次尝试将自然语言处理(NLP)技术应用于时间序列领域。
例如,Transformer架构是NLP领域的一个重要里程碑,但其在时间序列预测方面的表现仍然处于平均水平,直到PatchTST被提出。
如您所知,大型语言模型 (LLM) 正在积极开发中,并在 NLP 中展示了令人印象深刻的泛化和推理能力。
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/440176.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!