개요Autoformer는 시계열 데이터의 장기 예측을 위해 설계된 트랜스포머 기반 모델로, 시계열 분해(Series Decomposition)를 내재화한 독창적인 구조를 갖고 있다. 기존 트랜스포머의 계산 복잡도를 유지하면서도 시계열의 추세(Trend)와 계절성(Seasonality)을 분리해 모델링함으로써, 예측 성능과 일반화 능력을 모두 향상시킨다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Autoformer는 시계열을 추세성과 계절성으로 분해하고 이를 Transformer 구조 내에서 학습하는 모델목적장기 시계열 예측의 정확도 향상 및 일반화 성능 개선필요성시계열 내 중복 및 순환성을 명시적으로 분리하여 학습하는 방식이 기존 트랜스포머보다 유리함2. 특징특징설명기존 트랜스포머 대비시계열 분해 내재화입력 시..
