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이 글은 Long-term Time Series Forecasting에 관한 내용을 공부하고 정리해놓은 곳입니다.
논문 작성하기 전까지 계속 업데이트 예정입니다. 각 내용은 하나의 블로그 포스팅으로 작성될 예정입니다.
해야할 일 (2024.07.05)
- 각 Transformer 분야에 대해서 정리 및 분류
- 그에 따른 Survey 논문 Forecasting에 관해 정리
기준 Survey 논문
1. Transformer 분야 : Transformers in Time Series: A Survey(2023)
2. CNN 분야 : -
3. RNN, LSTM 분야 : -
현재 진행 상황
1. Transformer 이전의 CNN, RNN, LSTM을 이용한 LTSF
2. Transformer를 이용한 LTSF
- LogTrans(2019) : https://happyhyunwoong.tistory.com/108
- Informer (2021)
- Autoformer (2021)
- Pyraformer (2022)
- Triformer (2022)
- FEDformer (2023)
- Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?
- 트랜스포머관련 모델에 대해 맹신하면 안된다는 내용 등장
- PatchTST (2023) : 7번의 논문 이후에, 그럼에도 불구하고 트랜스포머 모델은 뛰어나다는 것을 보임. (Survey - Transformer - 1번 논문 참조, Remark로 이후에 추가된 내용)
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