時系列予測のための深層学習の包括的調査：アーキテクチャの多様性と未解決の課題

この調査論文は、時系列予測のための深層学習アーキテクチャの進化する状況に関する貴重な概要を提供します。従来の統計的手法から、MLP、CNN、RNN、GNNなどの深層学習モデル、そしてTransformerの台頭への移行を強調しています。アーキテクチャの多様性と、Transformerと比較してより単純なモデルの驚くべき有効性に重点を置いている点が特に注目に値します。さまざまな深層学習モデルを比較および再検討することにより、この調査は新しい視点を提供し、この分野における未解決の課題を特定し、研究者や実務家にとって役立つリソースとなっています。アーキテクチャモデリングの「ルネッサンス」という言及は、ダイナミックで急速に発展している研究分野を示唆しています。

• •深層学習は、時系列予測にますます使用されています。
• •Transformerモデルは重要ですが、常に最適なアーキテクチャであるとは限りません。
• •アーキテクチャの多様性は、時系列予測研究の重要なトレンドです。