论文标题：FITS: Modeling Time Series with 10k Parameters
论文标题：FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series Forecasting
论文标题：TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS
论文标题：iCROSSFORMER : TRANSFORMER UTILIZING CROSS DIMENSION DEPENDENCY FOR MULTIVARIATE TIME SERIES FORECASTING
论文标题：iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting
书接上回，我们在之前的文章已经分析了直接把transformer应用到时间序列预测问题的不足，其中我们总结了4个不足：分别是：
我们在先前的一篇文章中已经总结了直接把Transformer应用到时间序列数据存在的问题，其中序列平稳化是transformer也是其他很多模型都未解决好的一个不足。实际上，序列平稳和非平稳是矛盾的存在，这篇文章探索了：原始数据--...
所以从这篇开始，我也会同步记录自己阅读时间序列论文的笔记。但根据我的经验，由于相关论文太多，刚刚入坑的同学大多是不知道该从哪篇读起的，这是因为新手（包括我自己）往往对当前的研究的发展脉络是没有整体概念的。...
那么书接上回，本篇文章我们将使用LightGBM模型对真实的市场收益进行预测，特别说明本文代码来自于Kaggle竞赛的第三名解决方案，我对部分代码进行了解读。...
我博士毕业之后去了公司工作，但等安稳下来经常会想，既然接受8年的科学研究培养，如果就此搁下科研未免太对不起自己过去的付出。自那开始，我有空就开始琢磨继续独立做点什么研究。首先，我排除了CV和NLP，其一个是没显卡；其二，这...
