Fugu-MT 論文翻訳(概要): The boosted HP filter is more general than you might think

論文の概要: The boosted HP filter is more general than you might think

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09810v2
Date: Fri, 12 Apr 2024 18:36:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 00:46:46.578054
Title: The boosted HP filter is more general than you might think
Title（参考訳）: HPの強化フィルターは、想像以上に汎用的だ
Authors: Ziwei Mei, Peter C. B. Phillips, Zhentao Shi,
Abstract要約: 本稿では,高次統合プロセスや時系列に拡張する傾向決定能力を拡張した。さまざまな動的パターンを示すFREDデータベースに時系列の宇宙が与えられ、危機時のダウンターンをタイムリーにキャプチャし、その後に続くリカバリを行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The global financial crisis and Covid recession have renewed discussion concerning trend-cycle discovery in macroeconomic data, and boosting has recently upgraded the popular HP filter to a modern machine learning device suited to data-rich and rapid computational environments. This paper extends boosting's trend determination capability to higher order integrated processes and time series with roots that are local to unity. The theory is established by understanding the asymptotic effect of boosting on a simple exponential function. Given a universe of time series in FRED databases that exhibit various dynamic patterns, boosting timely captures downturns at crises and recoveries that follow.
Abstract（参考訳）: 世界的な金融危機とコビッド不況は、マクロ経済データにおけるトレンドサイクル発見に関する新たな議論を巻き起こし、最近、人気の高いHPフィルタを、データリッチで高速な計算環境に適した現代的な機械学習デバイスにアップグレードした。本稿では,高次統合プロセスと局所的な根を持つ時系列に拡張する傾向決定能力を拡張した。この理論は、単純な指数関数に対するブースティングの漸近効果を理解することによって確立される。さまざまな動的パターンを示すFREDデータベースに時系列の宇宙が与えられ、危機時のダウンターンをタイムリーにキャプチャし、その後に続くリカバリを行う。

関連論文リスト

TEAM: Topological Evolution-aware Framework for Traffic Forecasting--Extended Version [24.544665297938437]
交通予測のためのトポロジカル進化認識フレームワーク(TEAM)には、畳み込みと注意が組み込まれている。 TEAMは、予測精度を損なうことなく、既存の方法よりもはるかに低い再訓練コストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T22:50:21Z)
An Efficient and Generalizable Symbolic Regression Method for Time Series Analysis [13.530431636528519]
時系列に対する textbfNeural-textbfEnhanced textbfMonte-Carlo textbfTree textbfSearch (NEMoTS) を提案する。 NEMoTSはシンボリックレグレッションにおいて検索空間を大幅に削減し、表現品質を向上させる。 3つの実世界のデータセットによる実験は、NEMoTSがパフォーマンス、効率、信頼性、解釈可能性において大きな優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-06T02:20:13Z)
Momentum-Based Federated Reinforcement Learning with Interaction and Communication Efficiency [16.002770483584694]
フェデレート強化学習(FRL)が注目を集めている。本稿では,新しいFRLアルゴリズムである$texttMFPO$を紹介する。運動量パラメータと相互作用周波数の適切な選択により、$texttMFPO$は$tildemathcalO(H-1Nepsilon-3/2N)$および$tmathcalO(ilon-1N)$を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T03:23:37Z)
TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables [75.83318701911274]
TimeXerは外部情報を取り込み、内因性変数の予測を強化する。 TimeXerは、12の現実世界の予測ベンチマークで一貫した最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-29T11:54:35Z)
TimeGraphs: Graph-based Temporal Reasoning [64.18083371645956]
TimeGraphsは階層的時間グラフとして動的相互作用を特徴付ける新しいアプローチである。提案手法は,コンパクトなグラフベース表現を用いて相互作用をモデル化し,多種多様な時間スケールでの適応推論を可能にする。我々は,サッカーシミュレータ,抵抗ゲーム,MOMA人間活動データセットなど,複雑でダイナミックなエージェントインタラクションを持つ複数のデータセット上でTimeGraphsを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-06T06:26:49Z)
Upscaling Global Hourly GPP with Temporal Fusion Transformer (TFT) [0.0]
グロース・プライマリ・生産性は気候変動のイニシアチブを評価するのに不可欠である。推定値は現在、わずかに分散した渦状共分散塔の場所からのみ入手可能である。本研究では、TFT(Temporal Fusion Transformer)を用いた新しいアップスケーリングソリューションについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-23T23:29:05Z)
Towards Long-Term Time-Series Forecasting: Feature, Pattern, and Distribution [57.71199089609161]
長期的時系列予測(LTTF)は、風力発電計画など、多くのアプリケーションで需要が高まっている。トランスフォーマーモデルは、高い計算自己認識機構のため、高い予測能力を提供するために採用されている。 LTTFの既存の手法を3つの面で区別する,Conformer という,効率的なTransformer ベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-05T13:59:29Z)
Concept Drift Adaptation for CTR Prediction in Online Advertising Systems [6.900209851954917]
クリックスルー率(CTR)予測は、ウェブ検索、レコメンダシステム、オンライン広告表示において重要な課題である。本稿では,CTR予測データストリームにおける適応フィルタリングによるコンセプトドリフト問題を軽減するために,専門家の適応混合(AdaMoE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-01T07:43:43Z)
Learning Fast and Slow for Online Time Series Forecasting [76.50127663309604]
Fast and Slow Learning Networks (FSNet)は、オンライン時系列予測のための総合的なフレームワークである。 FSNetは、最近の変更への迅速な適応と、同様の古い知識の取得のバランスを取る。私たちのコードは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-23T18:23:07Z)
Compute and Energy Consumption Trends in Deep Learning Inference [67.32875669386488]
コンピュータビジョンと自然言語処理の分野における関連モデルについて検討する。継続的な性能向上のために、これまで予想されていたよりもエネルギー消費の軟化が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-12T09:40:18Z)
Phase Retrieval using Expectation Consistent Signal Recovery Algorithm based on Hypernetwork [73.94896986868146]
位相検索は現代の計算イメージングシステムにおいて重要な要素である。近年のディープラーニングの進歩は、堅牢で高速なPRの新たな可能性を開いた。我々は、既存の制限を克服するために、深層展開のための新しいフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-12T08:36:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。