预印本前沿

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1 篇论文

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Auxiliary Quantile Forecasting with Linear Networks

Shayan Jawed · Lars Schmidt-Thieme首次提交 2022-12-05 · 修订 2022-12-05 · v1arXiv预印本

利用线性网络进行辅助分位数预测AI 解读

We propose a novel multi-task method for quantile forecasting with shared Linear layers. Our method is based on the Implicit quantile learning approach, where samples from the Uniform distribution $\mathcal{U}(0, 1)$ are reparameterized to quantile values of the target distribution. We combine the implicit quantile and input time series representations to directly forecast multiple quantile estimations for multiple horizons jointly. Prior works have adopted a Linear layer…We propose a novel multi-task method for quantile forecasting with shared Linear layers. Our method is based on the Implicit quantile learning approach, where samples from the Uniform distribution $\mathcal{U}(0, 1)$ are reparameterized to quantile values of the target distribution. We combine the implicit quantile and input time series representations to directly forecast multiple quantile estimations for multiple horizons jointly. Prior works have adopted a Linear layer…

宏观 · 时间序列分位数与分布空间与网络

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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