N-Hits 알고리즘

배경

• Transformer 기반 모델이 아닌 MLP 기반의 N-BEATS 모델을 개선
• 다변량 시계열 예측에서 연산 효율 개선 및 정확도 향상

N-BEATS 짧은 설명

• 단변량 데이터를 예측, 시계열을 trend, seasonality, residual 로 분해해서 해석력 제공
• Fully-connected-layer
• 해석력을 trend와 seasonality를 forecast&backcast 측면에서 더 고도화해서 설명함(특화되어있다고 볼 수 있음)
• block 마다 seasonality를 볼것인지 trend를 볼것인지 결정해서 backcast와 forecast projection을 결정해서 stack을 쌓아나감

N-HiTS

• Hierarchical한 Stacked 구조라서 시계열의 low frequency ~ high frequency까지 점진적으로 예측 설계 가능
• multi-rate hierarchical 특성이 가장 중요함 ->