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TSAE：用于解释时间序列预测模型的结构化稀疏自编码器
TSAE: Structured Sparse Autoencoders for Interpreting Time-Series Forecasting Models
AI 导读
TSAE 是一种结构化稀疏自编码器，用于解释时间序列预测模型的内部表征，将隐藏状态分解为可解释特征。针对输入归因只能定位重要变量与时间段、标准 SAE 目标不直接约束跨变量结构与时序连续性的问题，TSAE 在目标中引入了这两类结构约束。该工作面向能源调度、工业运营和环境监测等依赖预测的关键决策场景。
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