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thuml / Koopa

Code release for "Koopa: Learning Non-stationary Time Series Dynamics with Koopman Predictors" (NeurIPS 2023), https://arxiv.org/abs/2305.18803
MIT License
186 stars 23 forks source link

About encoder in time-invariant and time-variant KP #26

Closed lizlive closed 1 week ago

lizlive commented 3 weeks ago

您好，一个关于Koopa的 time-invariant KP实现问题，在文章中你的描述是映入encoder将维度 TxC 转换成D， 但是在code中是一个T转换成 D 的MLP且被C个channel共享，这确实能很大程度的减少参数量，但是不同的channel共享同一个mapping是不是不太合理？对比而言，在time-variant KP中是将 SxC 转换成 D 的。不知道我的理解是否正确，期待您的回答。

WenWeiTHU commented 3 weeks ago

感谢您的关注，其实我们在论文的最后一章讨论了这个问题，您提到的确实是一个很好的改进

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