DEPTS: Deep Expansion Learning for Periodic Time Series Forecasting

DEPTS は時系列の周期性を活用しようとする時系列予測手法である。Microsoft Research にてインターンをしていた University of Central Florida の Wei Fan によって著され、ICLR 2022 で発表された。

参考文献

paper

Wei Fan, Shun Zheng, Xiaohan Yi, Wei Cao, Yanjie Fu, Jiang Bian, Tie-Yan Liu. DEPTS: Deep Expansion Learning for Periodic Time Series Forecasting. Proceedings of the 10th International Conference on Learning Representations (ICLR 2022), 2022.