時系列データ表現学習のためのTransformerの再考: TSLANet

TSLANetは、時系列データの長期および短期依存関係を効果的にキャプチャするための新しい軽量畳み込みモデルである。特に、適応型スペクトルブロックを提案し、フーリエ解析を活用して特徴表現を強化し、適応的しきい値処理によってノイズを軽減する。さらに、相互作用畳み込みブロックを導入し、複雑な時間パターンをモデル化する。