論文の概要: Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13408v2
• Date: Sun, 27 Sep 2020 14:10:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 22:26:17.843378
• Title: Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた時系列予測:調査
• Authors: Bryan Lim and Stefan Zohren
• Abstract要約: 我々は,1ステップアヘッドとマルチホライゾン時系列予測の両方で使用される共通エンコーダとデコーダの設計を調査した。 我々は、よく研究された統計モデルとニューラルネットワークコンポーネントを組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルの最近の発展に注目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.351996099005896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerous deep learning architectures have been developed to accommodate the diversity of time series datasets across different domains. In this article, we survey common encoder and decoder designs used in both one-step-ahead and multi-horizon time series forecasting -- describing how temporal information is incorporated into predictions by each model. Next, we highlight recent developments in hybrid deep learning models, which combine well-studied statistical models with neural network components to improve pure methods in either category. Lastly, we outline some ways in which deep learning can also facilitate decision support with time series data.
• Abstract（参考訳）: さまざまなドメインにわたる時系列データセットの多様性に対応するために、多くのディープラーニングアーキテクチャが開発されている。 本稿では,ワンステップ・アヘッドとマルチホリゾン・時系列予測の両方で使用される共通エンコーダとデコーダの設計について,各モデルによる予測に時間情報がどのように組み込まれているかを記述する。 次に、よく研究された統計モデルとニューラルネットワークコンポーネントを組み合わせて、どちらのカテゴリにおいても純粋な手法を改善するハイブリッドディープラーニングモデルの開発について述べる。 最後に,時系列データを用いた意思決定支援を深層学習が促進する方法について概説する。

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