Trask: 時系列予測のための強力なニューラルネットワークアーキテクチャ

Trask は、時系列予測タスク用に特別に設計されたニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。これは、2019 年に Google の研究者によって導入され、それ以来、時系列予測のための機械学習の分野で広く採用されています。Trask の主な革新は、「時間認識自己注意」メカニズムと呼ばれる新しい注意メカニズムの使用です。これにより、モデルは予測を行うときに入力時系列のさまざまな部分に選択的に焦点を当てることができます。これにより、Trask はデータ内の複雑な時間依存関係をキャプチャし、他のニューラルネットワークアーキテクチャよりも正確な予測を行うことができます。また、Trask は畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワーク (CNN と RNN) を組み合わせて使用して入力時系列を処理し、データの短期パターンと長期パターンの両方。 CNN は入力データから局所的な特徴を抽出するために使用され、RNN は特徴間の時間的依存関係をモデル化するために使用されます。全体として、Trask は時系列予測タスクのための強力なツールであり、次の状態を達成することが示されています。多数のベンチマークデータセットに関する最新の結果。