利用粗化策略提升多层感知机在长期时间序列预测中的性能

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本文介绍了一种名为“Recombinator Networks”的模型,通过信息重组的方式实现对精确定位的支持,精度提升并降低误差30%。作者还提出了基于卷积神经网络的去噪预测模型,进一步提升性能。

原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
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