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HiMTM: 面向长期预测的分层多尺度遮蔽时间序列建模
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为MMM的新型神经网络的自主学习框架，能够结合过去的时间信息和未来的已知信息进行时间序列预测。实验表明，这种方法胜过传统的基于样本或回归的方法，并且推理速度与传统回归训练的时间序列预测模型相当，是一种更好的选择。
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关键要点
- 介绍了一种名为MMM的新型神经网络的自主学习框架。
- 该框架能够结合过去的时间信息和未来的已知信息进行时间序列预测。
- 实验表明MMM方法胜过传统的基于样本或回归的方法。
- 训练出的神经网络推理速度与传统回归训练的时间序列预测模型相当。
- MMM是一种比现有回归训练的时间序列预测模型更好的选择。
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