Аннотация:Рассматривается обзор классических авторегрессионных методов прогнозирования временных рядов, а также методов, основанных на машинном обучении. Сравнивается их качество с альтернативными подходами прогнозирования на различных данных.
Также исследуется 2 модификации метода STROTSS в задаче автоматической стилизации изображений, основанного на сближении облаков точек признакового описания для стилизации и стилевого изображения:
1) различные комбинации контентных и стилевых потерь из методов Гатиса и метода STROTSS.
2) добавление регуляризации учета карты глубины в методе STROTSS.