深度学习与统计学中的时间序列预测

01引言近年来，深度学习在NLP领域取得了显著进展。由于时间序列本质上也是呈现出序列性，如果将预训练的转换器（transformers）模型应用在时间序列预测上，结果将会如何呢？不少学术论文（如参考文献[2]和[3]）对深度学习模型进行了深度探讨，但并没有展示出完整的情况。有趣的是，即使在NLP的案例中，一些人更倾向于将GPT模型的重大突破归功于“更多的数据和计算能力”，而非“更优秀的机器学习研究”。本文旨在消除可能存在的混淆，提供一个中立无偏的视角，并借助来自学术界和工业界的可信赖数据和资源进行阐述。具...【查看原文】