RWKV-TS：超越传统循环神经网络的时间序列任务
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。传统的循环神经网络在时间序列任务中曾占据主导地位，但最近在各个时间序列任务中逐渐衰退，因此我们设计了一种高效的基于循环神经网络的时间序列任务模型 RWKV-TS，该模型具有三个独特特点：（一）$O (L)$ 时间复杂度和内存使用的新型循环神经网络架构；（二）相较于传统循环神经网络更好地捕捉长期序列信息的能力；（三）具有高计算效率和有效规模扩展性的特点。通过大量实验，我们的 RWKV-TS...
研究者设计了一种高效的基于循环神经网络的时间序列任务模型RWKV-TS，具有高计算效率和有效规模扩展性的特点。RWKV-TS模型在性能上与基于Transformer或卷积神经网络的模型相比具有竞争力，且具有较低的延迟和内存使用。这一成功鼓励了进一步在时间序列领域中的探索和创新。
