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Interpretable Multi‑Horizon Time Series Forecasting of Cryptocurrencies by Leveraging Temporal Fusion Transformer 논문 리뷰

Attention 기반 Temporal Fusion Transformer(ADE-TFT)를 통해 BTC, ETH 등 암호화폐 가격을 예측하고, 예측 변수 및 시계열 패턴의 해석 가능성을 제시하여 예측 성능과 설명력을 동시에 개선했다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 암호화폐 시장의 예측 정확도 향상뿐만 아니라, 예측 결과에 대한…

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Leveraging Time Series Categorization and Temporal Fusion Transformers to Improve Cryptocurrency Price Forecasting 논문 리뷰

암호화폐 시계열 데이터를 하위 범주(subseries)로 분류하고 각 범주에 특화된 Temporal Fusion Transformer(TFT)를 훈련하여, 암호화폐 가격 예측 정확도를 개선한 연구 논문이다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 암호화폐 시장의 복잡하고 이질적인 시계열 특성으로 인해 단일 모델로 정확한 가격 예측을 수행하기 어려운…

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