轻量化设计与高预测精度相结合
许多深度学习预测模型倾向于追随人工智能趋势。
但不是 TSMixer。它由 Google 大约一年前发布，由于以下优点而获得了巨大的关注并被广泛用作传统基于 ML 的模型的替代品：
- 轻的：其基于 MLP 的架构可有效捕获时间和特征维度的模式。
- 多用途：这TSMixer-Ext变体容纳历史数据、未来已知输入和静态外生变量。
- 多通道建模：它利用跨变量信息——其特征混合 MLP 能够联合学习跨协变量的相互依赖性。
- 卓越的长期预测：正如基准测试所示，它能够处理更长的上下文，擅长预测多达 720 个数据点的范围。
这些特性使 TSMixer 成为需求规划、零售和金融市场等领域的多功能选择。
让我们开始吧！
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