【論文紹介】FiLMが時系列予測モデルでのノイズ除去と変動検出のトレードオフを解決

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。NeurIPS 2022採択論文です。

時系列予測の頻出する課題であるノイズと信号の分離について、深層学習手法の特徴を有効に生かしています。具体的には、履歴情報を近似するためにレジェンドル多項式投影を適用し、ノイズを除去するためにフーリエ投影を使用し、計算を高速化するために低ランク近似を追加したFiLMを提案しています
 多変量および単変量の長期予測において、最新モデルの精度をそれぞれ（20.3%、22.6%）大幅に向上しています。他の深層学習モジュールにプラグインとして利用できることも特筆できます。