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2022. 9. 2. 15:38

Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?

2022/08/15 1. abstract long term time series forecasting(LTSF)에 대해 transformer 기반의 해결책들이 최근에 많이 뜨고 있다. 과거 몇년간 성능이 증가하고 있음에도 불구하고 이 주제에서 이런 연구의 유효성에 대해 의문을 품고 있었다. 특히 transformer가 틀림없이 긴 sequence에서 원소들 사이에 의미적인 연관관계를 추출하는데 가장 성공한 solution이라는 것은 분명하다. 그러나 time series 모델링에서 우리는 연속적이면서 순서를 가진 점의 집합에서 시간적인 관계를 추출해야한다. positional encoding과 transformer의 부분 수열에 token을 쓰는 것이 어느정도 순서적인 정보를 보유하는데 도움을 주지만 순..

2022. 6. 28. 12:32

time series data의 cross validation에 대한 여러가지 고찰

time series data는 일반적인 cross validation으로 검증을 수행해도 무리가 없을까? 일반적인 cross validation을 수행하면 과거 미래 데이터가 무작위로 섞일 것이다. 미래를 예측하기 위해서는 그 이전의 정보를 사용하여 예측하는 것이 기본인데 무작위로 뒤섞인다면 당연히 예측 성능이 떨어질 것이다. 1. ordering by time 기본적인 방법 중 하나는 데이터를 시간 순서대로 정렬하고 validation set을 train set보다 미래에 있는 것으로 선택하고 test set도 validation set, train set보다 미래에 있는 데이터를 선택하는 것이다. 이게 가장 흔하고 자주 사용하는 방법같다 그러나 이 방법이 안좋은 점은 test set은 무작위로 선택..