[Paper Review] Time Series Forecasting (TSF) Using Various Deep Learning Models (1)

목차 Ⅰ. Introduction Ⅱ. Methodology Ⅲ. Deep Learning Frameworks 논문의 목적 time series 데이터에 대해 RNN, LSTM, GRU, Transformer 4개의 모델들을 학습 및 평가하여 비교한다. 각 모델들의 강점과 약점을 평가한다. w, k의 영향력을 정확도 측면에서 이해해본다. Ⅰ. Introduction Time Series Forecasting (TSF)는 과거의 observations로부터 미래 시점의 예측 변수 분포를 예측하는 문제이다. traditional models linear : ARMA (stationary일 경우), ARIMA (non-stationary일 경우 차분을 해서 데이터가 정상성을 가질 수 있게) non-linear..