arXiv · cs.AI· Kwangryeol Park·· 11 天前AI 评分19
OliO：基于 ODE 的线性转移算子用于自监督时间序列预测
OliO: ODE-based Linear Transition Operator for Self-Supervised Time Series Forecasting
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Kwangryeol Park
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.23345v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出自监督学习方法 OliO，通过线性常微分方程（ODE）导出的转移算子，将双向时间流建模为连续且结构一致的动力学系统，以对齐任意时间跨度上的潜在表征。对转移矩阵施加严格上三角约束，确保数值稳定并防止无约束 ODE 模型的指数发散。实验显示 OliO 在多种骨干架构与基准上取得显著提升，MSE 较最强 SOTA 基线最多降低 5.75%，代码已开源。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org