論文の概要: Incorporating Taylor Series and Recursive Structure in Neural Networks for Time Series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06441v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 14:34:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:41:04.120693
• Title: Incorporating Taylor Series and Recursive Structure in Neural Networks for Time Series Prediction
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのニューラルネットワークにおけるテイラー級数と再帰構造の導入
• Authors: Jarrod Mau and Kevin Moon
• Abstract要約: 時系列分析は物理学、生物学、化学、金融など様々な分野に関係している。 本稿では、ResNet構造から要素を統合するニューラルネットワークアーキテクチャについて紹介し、革新的なTaylorシリーズフレームワークを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29008108937701327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series analysis is relevant in various disciplines such as physics, biology, chemistry, and finance. In this paper, we present a novel neural network architecture that integrates elements from ResNet structures, while introducing the innovative incorporation of the Taylor series framework. This approach demonstrates notable enhancements in test accuracy across many of the baseline datasets investigated. Furthermore, we extend our method to incorporate a recursive step, which leads to even further improvements in test accuracy. Our findings underscore the potential of our proposed model to significantly advance time series analysis methodologies, offering promising avenues for future research and application.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析は物理学、生物学、化学、金融など様々な分野に関係している。 本稿では,resnet構造からの要素を統合した新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案するとともに,taylorシリーズフレームワークの革新的導入について述べる。 このアプローチは、多くのベースラインデータセットを対象としたテスト精度の顕著な向上を示す。 さらに,本手法を拡張して再帰的なステップを導入することで,テスト精度をさらに向上させる。 提案手法は時系列解析手法を大幅に進歩させる可能性を示し,今後の研究や応用に期待できる道筋を提供する。

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