TimeSeriesDataProcessing
#MachineLearning#Pocket#CIKM
Issue Date: 2017-12-31 Derivative Delay Embedding: Online Modeling of Streaming Time Series, Zhifei Zhang+, N_A, CIKM16 Commentスライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/brief-survey-of-datatotext-systems #NeuralNetwork#MachineLearning#Financial
Issue Date: 2017-12-31 Recurrent neural network and a hybrid model for prediction of stock returns, Akhter+, Expert Systems with Applications14 CommentStock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。 AR-MRNNモデルをRNNに適用、高い性能を示している。 moving referenceをsubtractした値をinput-outputに用いることで、normalizationやdetrending等の前処理が不要となり、regularizationの役割を果たすため汎化能力が向上する。 ※ AR-MRN: NNNのinput-outputとして、生のreturn値を用いるのではなく、ある時刻におけるreturnをsubtractした値(moving reference)を用いるモデル (#116 で提案) #NeuralNetwork#MachineLearning#Financial
Issue Date: 2017-12-31 Prediction-based portfolio optimization model using neural networks, Freitas+, Neurocomputing09 CommentStock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。 NNのinput-outputとして、生のreturn値を用いるのではなく、ある時刻におけるreturnをsubtractした値(moving reference)を用いる、AR-MRNNモデルを提案。
Issue Date: 2017-12-31 Derivative Delay Embedding: Online Modeling of Streaming Time Series, Zhifei Zhang+, N_A, CIKM16 Commentスライド：https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/brief-survey-of-datatotext-systems #NeuralNetwork#MachineLearning#Financial
Issue Date: 2017-12-31 Recurrent neural network and a hybrid model for prediction of stock returns, Akhter+, Expert Systems with Applications14 CommentStock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。 AR-MRNNモデルをRNNに適用、高い性能を示している。 moving referenceをsubtractした値をinput-outputに用いることで、normalizationやdetrending等の前処理が不要となり、regularizationの役割を果たすため汎化能力が向上する。 ※ AR-MRN: NNNのinput-outputとして、生のreturn値を用いるのではなく、ある時刻におけるreturnをsubtractした値(moving reference)を用いるモデル (#116 で提案) #NeuralNetwork#MachineLearning#Financial
Issue Date: 2017-12-31 Prediction-based portfolio optimization model using neural networks, Freitas+, Neurocomputing09 CommentStock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。 NNのinput-outputとして、生のreturn値を用いるのではなく、ある時刻におけるreturnをsubtractした値(moving reference)を用いる、AR-MRNNモデルを提案。
#Article#MachineLearning#Transformer#FoundationModel#OpenWeight
Issue Date: 2025-05-25 Datadog_Toto-Open-Base-1.0, Datadog, 2025.05 Comment元ポスト:https://x.com/huggingpapers/status/1926310678060466370?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q（あとでコメント追記する   #Article#MachineLearning#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2025-05-25 Datadog_BOOM, Datadog, 2025.05 Comment元ポスト:https://x.com/huggingpapers/status/1926310678060466370?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #Article#Evaluation#Blog
Issue Date: 2025-05-09 時系列データのvalidationに関する質問に回答します, カレーちゃん, 2022.07 Comment元スレッド:https://x.com/tjo_datasci/status/1920446361721360398?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qめちゃめちゃ参考になる・・・ #Article#MachineLearning#LanguageModel#Transformer
Issue Date: 2022-12-29 Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? CommentLinear Layerに基づくシンプルな手法がTransformerベースの手法に時系列予測で勝ったという話 #Article#NeuralNetwork#Survey
Issue Date: 2017-12-31 Artificial neural networks in business: Two decades of research, Tkac+, Applied Soft Computing 2016 Commentビジネスドメイン(e.g. Stock market price prediction)におけるニューラルネットワークの活用事例をまとめたSurvey。 時系列データの取り扱いなどの参考になるかも。
Issue Date: 2025-05-25 Datadog_Toto-Open-Base-1.0, Datadog, 2025.05 Comment元ポスト:https://x.com/huggingpapers/status/1926310678060466370?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q（あとでコメント追記する   #Article#MachineLearning#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2025-05-25 Datadog_BOOM, Datadog, 2025.05 Comment元ポスト:https://x.com/huggingpapers/status/1926310678060466370?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #Article#Evaluation#Blog
Issue Date: 2025-05-09 時系列データのvalidationに関する質問に回答します, カレーちゃん, 2022.07 Comment元スレッド:https://x.com/tjo_datasci/status/1920446361721360398?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qめちゃめちゃ参考になる・・・ #Article#MachineLearning#LanguageModel#Transformer
Issue Date: 2022-12-29 Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? CommentLinear Layerに基づくシンプルな手法がTransformerベースの手法に時系列予測で勝ったという話 #Article#NeuralNetwork#Survey
Issue Date: 2017-12-31 Artificial neural networks in business: Two decades of research, Tkac+, Applied Soft Computing 2016 Commentビジネスドメイン(e.g. Stock market price prediction)におけるニューラルネットワークの活用事例をまとめたSurvey。 時系列データの取り扱いなどの参考になるかも。