연구진은 장기 시계열 예측에서 단순 선형 모델이 여전히 경쟁력을 유지하며, 기존 벤치마크가 강력한 트랜스포머에 필요한 복잡한 표현을 필요로하지 않을 수 있음을 발견했어요.
HAMON은 과거 값을 광학적 개방에 인코딩하고, 훈련 가능한 위상 마스크를 사용하여 예측을 직접 형성하는 수동 확산 광학 예측 코어예요.
표준 벤치마크에서 HAMON은 ETTm2에서 모든 지평선에서, ETTh2에서 가장 긴 지평선을 제외한 모든 지평선에서 가장 강력한 디지털 기준을 능가하며, MSE를 최대 14% 향상시켰어요.