ICML 2025 | 时间序列-相关论文12篇

主要观点总结

文章主要介绍了在机器学习中处理时间序列数据的不同方法和模型。这些模型用于解决时间序列预测、异常检测、因果发现等问题。文章包含多个小节，每个小节介绍一个特定的方法和模型，包括模型的原理、应用以及实验结果。

关键观点总结

关键观点1: 时间序列预测的方法和模型

文章介绍了多种时间序列预测的方法和模型，包括异常到提示（A2P）模型、基于分数的扩散模型（LSCD）、DeepEDM、状态依赖因果推理（SDCI）、时间感知集成梯度（TIMING）等。这些方法被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、气象等。

关键观点2: 时间序列的异常检测和因果发现

文章还介绍了时间序列数据的异常检测和因果发现方法。异常检测方法包括基于频率的方法、基于神经网络的方法等。因果发现方法则通过建模变量之间的依赖关系来推断因果关系，有助于理解时间序列数据背后的机制。

关键观点3: 模型的性能评估

文章中的模型性能评估结果表明，这些方法和模型在多个真实世界数据集上表现出优异的性能，优于其他先进的方法。同时，文章还介绍了模型的应用场景和实验结果，为读者提供了实际应用的参考。

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