arXiv · ML· Jingru Fei, Wei Fan, Kun Yi, Qi Zhang, Zhendong Niu·· 7 小时前AI 评分42
Paloma：用于时间序列预测的相位条件残差调制框架
Paloma: Phase-Conditioned Residual Modulation for Time Series Forecasting
AI 导读
Paloma 框架通过相位条件残差调制，在 12 个数据集上实现了 SOTA 和鲁棒的预测性能。 该框架包含 Phase Rotation 和 Amplitude Scaling 模块，并作为通用插件（Paloma technique）集成到现有模型中。 论文已被 NeurIPS 2026 接收为 spotlight，代码已公开。
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