IntroductionDifferent from other types of sequential data, such as language or video, time series is recorded continuously and each time point only saves some scalars하나의 단일 시간 지점은 일반적으로 분석에 충분한 의미적 정보를 제공할 수 없기 때문에 많은 작업이 시간적 변화에 초점을 맞추고 있으며, 이는 더 많은 정보를 제공하고 연속성, 주기성, 추세 등과 같은 시계열의 고유한 속성을 반영할 수 있습니다그러나 실제 시계열의 변화에는 항상 복잡한 시간적 패턴이 포함되며, 여러 변화(예: 상승, 하강, 변동 등)가 서로 섞이고 겹치므로 시간적 변화 모델링이 극도로 어렵습니다...
