शोधकर्ताओं ने GatedLinear प्रस्तावित किया है, एक हल्का ढांचा जो समय श्रृंखला पूर्वानुमान को पूरक रैखिक आधारों के अनुकूलित मार्ग निर्देशन के रूप में देखकर एकांत्रिक तंत्र गहन शिक्षण मॉडलों की सीमाओं को दूर करता है। प्रणाली तीन विशेष तंत्रों के एक पूल का उपयोग करती है: वैश्विक प्रवृत्ति-मौसमी आधार, अस्थिर विचलन के लिए अंतर-आधारित क्रमिक आधार, और चक्रीय पुनः उपयोग के लिए चरण-अनुबंधित पुनरावर्ती आधार।
- एक त्रि-कारक संलयन गेट मार्ग निर्णयों को चैनल-विशिष्ट प्राथमिकताओं, क्षितिज-जागरूक विस्थापनों और ज्ञात भविष्य के समय चिह्नों से व्युत्पन्न चरण-सूचकांकित पूर्वाग्रहों में अलग करता है।
- डिज़ाइन कंप्यूटेशनल रूप से भारी न्यूरल मॉड्यूल को स्टैक किए बिना विभिन्न पूर्वानुमानित क्षेत्रों के बीच अत्यधिक सूक्ष्म, बिंदु-वार नरम मार्ग निर्देशन सक्षम बनाता है।
- मानक बेंचमार्क पर प्रयोग दिखाते हैं कि विधि हालिया जटिल आधारभूत मॉडलों के मुकाबले शीर्ष स्तर या अत्यधिक प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करती है।
यह दृष्टिकोण स्पष्ट रूप से व्याख्या योग्य मार्ग पैटर्न प्रदान करता है जबकि काफी कम पैरामीटर फुटप्रिंट के साथ काम करता है।