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Using dynamic categorical features in NN models

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#392 aberto em 15 de out. de 2019

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Description

GluonTS allows to work with dynamic categorical features, but there is no way to use them in most of the NN models (e.g. DeepAR, Transformer, etc.)

They can be incorporated by applying embeddings and concatenating them with other dynamic features. Does it make sense to modify DeepAR and other models with this change, or is it better to stick with the current implementation and to write new model implementations that will use dynamic categorical features?

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Investigue como os recursos categóricos dinâmicos são atualmente tratados no GluonTS (por exemplo, nos modelos DeepAR e Transformer). Proponha adicionar uma camada de embedding para recursos categóricos e concatená los com os recursos dinâmicos existentes. Discuta com os mantenedores se deve modificar os modelos existentes ou criar novos. Revise o código do modelo em src/gluonts/model/ para arquivos relevantes.
Pilha de tecnologia
pythonpytorch
Domain
machine learningdata
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Antigo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Principalmente claro
Prerequisites
GluonTS basicsNeural network fundamentalsEmbedding layers
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
40