arXiv · ML· Raz Marshanski, Liran Nochumsohn, Mayank Jauhari, Boris N. Oreshkin, Omri Azencot·· 3 小时前AI 评分29
KGO：一种基于 Koopman 生成算子的高效概率时间序列预测方法
Koopman Generative Operators for Efficient Probabilistic Time-Series Forecasting
AI 导读
论文提出 Koopman 生成算子（KGO），在 ProbTS 基准测试中取得 13/17 CRPS 及 16/17 NMAE 的最优精度。 KGO 结合 Koopman Patch Embedding、Koopman Flow Matching 及自适应不确定性门控，通过单步生成消除迭代采样，使推理时间至少降低 25 倍。
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