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SOCK, une carte de features convolutionnelles différentiable, surpasse les baselines signature et diffusion pour générer des séries financières réalistes.
Un nouveau modèle combine descriptions textuelles de capteurs et architecture JEPA pour produire des représentations universelles de séries temporelles multivariées.
Une étude applique les sparse autoencoders à PatchTST et constate que les représentations internes n'exploitent pas la superposition pour performer.