[Paper Review] Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting (2021)

1. Introduction 시계열 분석, 특히 예측 문제(Forecasting)는 애너지 소비, 트래픽, 경제지표, 날씨, 질병 등 다양한 도메인에서 활용되고 있다. 실생활의 여러 응용분야에 있어서 때로는 시계열 예측의 범위를 더 크게, 멀리 확대할 필요성이 있는데, 이는 결국 장기 시계열을 다루는 문제와 직결될 수 밖에 없다. 이러한 상황에서 "트랜스포머"는 long-range dependence"문제, 즉, 장기 의존성 문제를 self-attention 매커니즘을 통해 해결하여 이러한 요구를 충족하였고, 실제로 많은 트랜스포머 기반 모델들이 여러 연구에서 큰 진전을 이루어냈다. 그런데, 그러한 연구성과에도 불구하고 long-term 기반의 예측 문제는 여전히 매우 어려운 일로 남아있다. 본 논문에서..

2023.03.27