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Theoretical Foundation of Flow-Based Time Series Generation: Provable Approximation, Generalization, and Efficiency
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内容提要
本研究提出了一种基于流的生成模型的理论框架，解决了传统自回归算法在时间序列预测中的局限。该框架从逼近、泛化和效率三个方面提供理论保证，证明了在任意误差下的收敛性，并展示了快速收敛的优化过程。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于流的生成模型的理论框架，解决了传统自回归算法在时间序列预测中的局限。
- 该框架从逼近、泛化和效率三个方面提供了严格的理论保证。
- 研究证实了该方法在任意误差下的收敛性。
- 通过引入多项式正则化边界泛化误差，展示了快速收敛的优化过程。
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