可学习嵌入在时间序列处理中的正则化
发表于: 。该研究解决了在处理多个时间序列时,嵌入学习如何有效表达每个序列独特动态的问题。通过对本地可学习嵌入的正则化方法进行实证研究,发现这些正则化能显著提升多种常用架构的性能,并证明防止本地和全局参数共同适应的方法尤其有效。这些发现有助于深入理解可学习本地参数与共享处理层之间的相互作用,为构建时间序列的有效基础模型奠定基础。
该研究解决了在处理多个时间序列时,嵌入学习如何有效表达每个序列独特动态的问题。通过对本地可学习嵌入的正则化方法进行实证研究,发现这些正则化能显著提升多种常用架构的性能,并证明防止本地和全局参数共同适应的方法尤其有效。这些发现有助于深入理解可学习本地参数与共享处理层之间的相互作用,为构建时间序列的有效基础模型奠定基础。