Transformer 아키텍처는 NLP에서 굉장한 성능을 보여줬다. 그러나, 시계열 예측에서는 그렇지 않다. Transformer 기반의 모델로는 Autoformer, Informer 등이 있는데, 훈련하는 시간도 오래걸리고, 간단한 Linear Model이 benchmarket datasets 에서 더욱 좋은 성능을 보여줬다. 여기서 말하는benchmarket datasets란, 모델의 성능들을 비교할 수 있는 기본 데이터셋들을 의미한다. Original Paper TSMixer Google Cloud AI Research 팀에서 TSMixer을 제안했다. TSMixer은 멀티레이어 퍼셉트론(MLP) 기반 모델이며, 시간과 특성 차원을 더 좋은 예측을 위해 섞는 방식이다. TSMixer Training..
