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많은 현대 연구에서는 시계열 예측 모델을 위해 recurrent nueral networks (RNN) 혹은 long short-term memory (LSTM)과 같은 인공지능 기술의 적용을 탐구한다. 이러한 인공지능 모델 중에서도 자연어 처리를 위해 처음 개발된 모델인 transformer는 큰 주목을 받고 있다. 그럼에도 불구하고, 많은 시계열 예측 모델은 장기 예측을 적절히 다루지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 “목표 시계열”과 예측에 영향을 미칠 수 있는 다수의 “참고 시계열”을 포함하는 트랜스포머 아키텍처 기반의 장기 예측 모델을 제안한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 다중 시계열을 이용한 Transformer 모델
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구주제
References
요약
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