Speaker
Анастасия Коломиец
(МФТИ)
Description
Исследование посвящено улучшению методов прогнозирования и классификации временных рядов с длинными и сложными зависимостями. Предложен гибридный подход, основанный на контрастивном обучение для преобразования данных в векторное представление, который объединяет несколько методов. Он адаптивно учитывает корреляцию данных, эффективно обрабатывает сложные зависимости и минимизирует вычислительные затраты для слабоскоррелированных наборов.
Primary author
Анастасия Коломиец
(МФТИ)
Co-author
Алексей Зайцев
(Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича)
