Descrizione del prompt

M = 2 Framework di Co-teaching per la Previsione di Serie Temporali Rumorose Il framework impiega una pipeline sequenziale, da sinistra a destra, con due rami di modelli paralleli, comprendente quattro fasi: Input, Predizione Parallela, Selezione del Campione e Aggiornamento Incrociato. Modulo di Input L'input consiste in segmenti di serie temporali a finestra scorrevole con una lunghezza della finestra di L e un orizzonte di previsione di H. Il rumore viene introdotto esclusivamente negli obiettivi di previsione, mentre le sequenze di input rimangono prive di rumore. Finestre di input identiche vengono alimentate simultaneamente a due modelli paralleli. Rami di Modelli Paralleli Due modelli, fθ1 e fθ2, vengono istanziati con architetture identiche ma parametri indipendenti. Ciascun modello elabora le stesse finestre di input in parallelo e genera la propria previsione. Predizione e Perdita a Livello di Finestra Ciascun modello produce una previsione, indicata come Ŷ(1) o Ŷ(2). Una perdita a livello di finestra viene calcolata per ciascuna finestra di input aggregando le previsioni.