다변량 시계열에서 존재하는 결측치를 처리할 수 있는 모델 GRU-D에 관한 것
원문:
https://arxiv.org/pdf/1606.01865
리뷰 포스트:
https://datascience0321.tistory.com/49
[Review] Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series With Missing Values
Summary이번 포스팅에서는 다변량 시계열에서 존재하는 결측치를 처리할 수 있는 모델인 GRU-D에 대해 다룹니다. Irregularly Sampled Time Series본 연구는 불규칙적으로 기록된 다변량 시계열을 잘 다루기
datascience0321.tistory.com
2024 기준 결측치 전처리 방법론 (시공간 고려하는 방법론)
Biased Temporal Convolution Graph Network for Time Series Forecasting with Missing Values
https://iclr.cc/virtual/2024/poster/18754
ICLR Poster Biased Temporal Convolution Graph Network for Time Series Forecasting with Missing Values
Abstract: Multivariate time series forecasting plays an important role in various applications ranging from meteorology study, traffic management to economics planning. In the past decades, many efforts have been made toward accurate and reliable forecasti
iclr.cc
깃헙: https://github.com/chenxiaodanhit/BiTGraph
GitHub - chenxiaodanhit/BiTGraph: The code for Biased Temporal Convolution Graph Network for Time Series Forecasting with Missin
The code for Biased Temporal Convolution Graph Network for Time Series Forecasting with Missing Values. - GitHub - chenxiaodanhit/BiTGraph: The code for Biased Temporal Convolution Graph Network f...
github.com
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