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UCI Air Quality
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新的ApolloPFN模型改进了带外生变量的时间序列预测
研究人员开发了ApolloPFN，这是一种新颖的时间感知先验拟合网络，旨在通过整合外生变量来改进零样本预测。与仅依赖历史时间序列数据的现有基础模型不同，ApolloPFN整合了促销、价格或温度等外部因素以提高准确性。该系统具有用于生成真实时间模式的合成数据生成框架和利用时间上下文的架构修改，在包括M5和太阳能数据集在内的基准测试中表现优于当前基线。
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一项新研究引入了 Jacobian-Velocity Bounds 来降低协变量漂移下的部署风险。
研究人员开发了一种名为 Jacobian-Velocity Bounds 的新方法，以解决机器学习模型在面对动态协变量偏移时的部署风险。该方法侧重于惩罚沿估计漂移方向的敏感性，这种技术被称为漂移对齐切线正则化 (DTR)。在合成数据集和真实世界数据集（包括空气质量和功耗）上的实验表明，与各向同性平滑相比，DTR 能有效降低风险波动并提高部署收益。