学習済み時系列モデルの修正器としてのニューラルCDE

この記事は、ArXivから引用されており、時系列モデルの精度を向上させる新しいアプローチを提示している可能性があります。ニューラル制御微分方程式（CDE）の使用は、時系列データの連続的なダイナミクスをモデル化することに焦点を当てていることを示唆しています。「修正器」という用語は、CDEが既存の学習済みモデルの出力を洗練または調整するために使用されることを意味します。この研究では、CDEを他の機械学習技術と統合して、時系列予測または分析をどのように強化できるかを検討している可能性があります。