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推荐文章:自监督对比预训练在时序序列上的新突破——Time-Frequency Consistency(TF-C)

2024-08-13 17:29:23作者:咎竹峻Karen

推荐文章:自监督对比预训练在时序序列上的新突破——Time-Frequency Consistency(TF-C)

项目介绍

时间序列预测作为数据分析领域中的一项基础而又复杂的任务,在日常生活中的各个场景下都有着广泛的应用。最近,哈佛大学马林卡·齐特尼克(Marinka Zitnik)实验室提出了一种名为“Time-Frequency Consistency”(TF-C)的创新性预训练方法,为时序数据的理解和应用带来了新的视角。

该项目源于一个深刻的认识:即时间序列在不同的表示形式中,如时间域和频率域之间存在着一致性。基于这一洞见,研究团队设计了TF-C模型,以实现对不同来源

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