Disentangled Repräsentationslernen für multivariate Zeitreihen zur Verbesserung von Vorhersage und Klassifizierung

TimeDRL, ein generisches Framework für multivariate Zeitreihen, ermöglicht effizientes Lernen von entkoppelten Zeitstempel- und Instanz-Repräsentationen ohne Induktionsverzerrung, was zu Verbesserungen bei Zeitreihenvorhersage und -klassifizierung führt.