Descripción del prompt

M = 2 Marco de Co-enseñanza para la Predicción de Series Temporales Ruidosas El marco emplea una canalización secuencial de izquierda a derecha con dos ramas de modelos paralelas, que comprende cuatro etapas: Entrada, Predicción Paralela, Selección de Muestras y Actualización Cruzada. Módulo de Entrada La entrada consiste en segmentos de series temporales de ventana deslizante con una longitud de ventana L y un horizonte de predicción H. El ruido se introduce exclusivamente en los objetivos de predicción, mientras que las secuencias de entrada permanecen libres de ruido. Las ventanas de entrada idénticas se alimentan simultáneamente a dos modelos paralelos. Ramas de Modelos Paralelas Se instancian dos modelos, f(θ1) y f(θ2), con arquitecturas idénticas pero parámetros independientes. Cada modelo procesa las mismas ventanas de entrada en paralelo y genera su propia predicción. Predicción y Pérdida a Nivel de Ventana Cada modelo produce una predicción, denotada como Ŷ(1) o Ŷ(2). Se calcula una pérdida a nivel de ventana para cada ventana de entrada agregando los errores de predicción sobre el horizonte de pronóstico, utilizando funciones de pérdida.