[Paper Review] Temporal Fusion Transformers (TFT)

1. 제목 : Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting, International Journal of Forecasting (2021)
2. Overview :
Google AI Research와 옥스포드 대학에서 공동연구하여 발표한 논문으로, 시계열 문제에서 높은 성능을 달성한 모델입니다.
Transformer 구조를 사용하며 시계열 데이터 정보를 잘 추출할 수 있도록 개발한 모델로써, 미래 알 수 있는 변수와 공변량을 활용하여 예측을 수행하는 모델을 제시합니다. 당시 획기적은 구조를 제시하여 SOTA 성능을 달성하였습니다.

[@Janamejaya.Channegowda]

Thank you for sharing.

[@adityanjsg99]

Kannada boy?.... Did you understand any of it what he spoke of? I didnt!!!

[@greatekwon]

q-Risk loss의 summation index도 잘 못 표기된거 아닌가요?

[@dsba2979]

index도 아래 질문주신것과 동일하게 논문에 있는 수식을 그대로 가져와서 사용하였습니다.

[@greatekwon]

qloss 수식이 잘 못 되었네요.
QuantileLoss(y, yhat, q) = q(y-yhat) if y-yhat > 0 else (q-1)(y-yhat)

[@dsba2979]

안녕하세요 질문 주셔서 감사드립니다, 본 발표에서 설명드린 내용은 논문에 5장 Loss Functions있는 수식을 그대로 가져와서 설명드린내용입니다.