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AI바라기의 인공지능
논문리뷰 : Koopa: Learning Non-stationary Time Series Dynamics with Koopman Predictors
쉬운 설명Koopa는 마치 시계열 데이터를 "두 종류의 춤"으로 나눠서 보는 것과 같습니다. 어떤 춤은 "항상 추는 기본 스텝"(time-invariant)이고, 다른 춤은 "상황에 따라 바뀌는 즉흥 스텝"(time-variant)입니다. Koopa는 먼저 Fourier Filter라는 도구로 이 두 종류의 춤을 분리합니다. 그리고 "기본 스텝"은 미리 배워둔 하나의 큰 안무(K_inv)로 예측하고, "즉흥 스텝"은 매 순간의 분위기(lookback window)를 보고 즉석에서 안무(K_var)를 짜서 예측합니다. 이런 예측 블록(Koopa Block)을 여러 개 쌓아서 점점 더 정확하게 춤 동작을 맞춰나갑니다. 특히, Koopa는 과거 동작을 똑같이 따라 하는 연습(재구성 손실) 대신 오직 미래 동작..
논문리뷰
2025. 5. 17. 15:46