¿alguien puede darme alguna idea o enlaces sobre cómo funcionan las redes neuronales autorregresivas para series temporales?
Intenté repasar la tesis de Sebastian Dietz, pero no pude entender la red de forma intuitiva.
Se agradece cualquier ayuda, gracias de antemano.
Sugiero este video de Hugo Larochelle.
En pocas palabras, las redes neuronales autorregresivas están diseñadas para predecir algunas dimensiones a partir de un subconjunto de otras dimensiones; por ejemplo, en las imágenes, para predecir un píxel a partir de un subconjunto de otros píxeles; en las series temporales, para predecir una muestra temporal a partir de un subconjunto de muestras temporales.
Obsérvese que, en el caso de las series temporales, algunos modelos no se limitan al natural ordenación de las dimensiones, y se entrenan para predecir una muestra de tiempo dada ambos muestras de tiempo pasadas y futuras.
Los ejemplos incluyen NADE, PixelCNN, PixelRN, ...
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