NeuralProphet 0.2 : ノートブック : スパースな自己回帰 (翻訳/解説)

【NeuralProphet 0.2 : ノートブック : スパースな自己回帰】
今回は「スパースな自己回帰」 です。ここでは NeuralProphet を 5 分解像度のデータに適合させます (Yosemite の毎日の気温)。これはスパース性にフォーカスした、example ノートブック「自己回帰 」の続編になっています。

NeuralProphet は Facebook Prophet と AR-Net にインスパイアされて PyTorch 上に構築された、時系列モデル・ベースのニューラルネットワークです。AR-Net を通した自己相関モデリング、自動変化点検知を持つ区分的線形トレンド、年次/月次/週次のような期間のフーリエ項季節性などの特徴を持ちます。幾つかドキュメントを翻訳しています。
NeuralProphet には Jupyter ノートブックによるサンプルが幾つか用意されています。 [詳細]