Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting

https://arxiv.org/pdf/1912.09363v3.pdf 

“Temporal Fusion Transformer (TFT)“라는 새로운 attention 기반 아키텍처를 소개 TFT는 다중 지평선 예측에 있어 높은 성능을 제공하면서도 시간적 역동성에 대한 해석 가능한 통찰력을 제공합니다. 이 아키텍처는 다양한 규모의 시간적 관계를 학습하기 위해 지역 처리를 위한 순환 레이어와 장기 의존성을 위한 해석 가능한 자체 주의 레이어를 사용 TFT는 관련 기능을 선택하는 특화된 구성 요소와 필요하지 않은 구성 요소를 억제하기 위한 일련의 게이팅 레이어를 활용하여 다양한 시나리오에서 높은 성능을 발휘 실제 세계 데이터셋에서 기존 벤치마크보다 더 나은 성능 향상을 보여주며, TFT의 실용적인 해석 가능성 사용 사례 세 가지를 보여줌 키워드는 딥 러닝, 해석 가능성, 시계열, 다중 지평선 예측, 주의 메커니즘, 설명 가능한 AI