[Paper Review] Frequency-domain MLPs are More Effective Learners in Time Series Forecasting

Описание к видео [Paper Review] Frequency-domain MLPs are More Effective Learners in Time Series Forecasting

발표자: 석사과정 박진우

1. 논문 제목: Frequency-domain MLPs are More Effective Learners in Time Series Forecasting (NeurIPS 2023)

2. 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2311.06184

3. 논문 코드: https://github.com/aikunyi/FreTS

4. 논문 Overview
간단한 구조의 MLP 모델들은 Point-wise mapping에 의존하여 시계열 데이터에 내재된 Global dependency를 다루는 능력이 부족하며, 비교적 단순한 패턴만을 학습할 수 있다는 단점이 존재
해당 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 Sparse한 정보가 많은 Time-domain이 아닌, Frequency domain내에서 직접적으로 MLP를 적용함으로써 필요한 정보들을 바탕으로 예측이 진행될 수 있도록 할 수 있는 방법론 제안
Complex number로 구성된 Frequency component를 다루고자 Freqeuncy-domain MLP 제안

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