timemixer1 [논문 리뷰] TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing For Time Series Forecasting (ICLR, 2024) TimeMixer는 ICLR 2024에서 poster 발표한 연구이다. 전통적으로 시계열에 대한 분해는 decomposition(트렌드, 계절성, 잔차 등으로 분해 하는 방법)과, multiperiodicity(주기에 따른 분해)등으로 구성된다. 하지만 해당 연구는 새로운 관점인 multi scale 관점에서의 분해를 제안한다. 누구나 생각해볼만한 분해지만 시계열 예측 연구에 도입된 것은 처음 보았기 때문에 신선하면서도 나는 왜 이런걸 못할까란 생각도 들었다. 한편으로는 최근 시계열 연구는 트랜스포머 기반, 선형 모델, 사전학습 모델 등으로 발전되고 있는데 가장 계산 효율이 좋은 선형 모델을 사용하여 좋은 성능을 낸다는 것도 주목할만한 연구인 것 같다. Introduction다양한 변동이 포함되는 시계열.. 2025. 1. 24. 이전 1 다음 728x90 반응형
