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Smooth Transition Autoregressive Networks

(STAN: Smooth Transition Autoregressive Networks)

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田中専務

拓海さん、最近部下から「新しい時系列モデルが良い」と言われまして、STANって論文名を聞いたんですが、正直何が変わるのか分からなくてして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、端的に言えばSTANは古典的な経済学の切り口であるSmooth Transition Autoregressive(STAR、スムーズトランジション自己回帰)モデルの考えをニューラルネットワークで再現し、切り替わりを滑らかに学習できるようにしたものですよ。

田中専務

なるほど、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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