[New model] DeepVAR

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

python

領域

machine learning

Issue 種別

feature

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

5

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

over 1 week

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

stale

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

needs investigation

前提条件

Understanding of DeepAR modelFamiliarity with darts codebaseKnowledge of time series forecastingRead paper arXiv:1910.03002

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

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調査方針

This issue proposes implementing the DeepVAR model from the paper (arXiv:1910.03002) for multivariate probabilistic time series forecasting. The first step is to study the paper and the existing DeepAR implementation in darts (likely in 'darts/models/forecasting/rnn model.py') to determine if DeepVAR can be integrated into the existing RNNModel class or requires a new model. Review the repository's contributing guidelines and existing model structure to plan the implementation. No prior discussion or linked PRs exist, so the contributor should initiate a discussion on the approach before coding.