論文の概要: ETSformer: Exponential Smoothing Transformers for Time-series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01381v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 02:50:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-05 00:53:19.712708
• Title: ETSformer: Exponential Smoothing Transformers for Time-series Forecasting
• Title（参考訳）: ETSformer: 時系列予測のための指数平滑化変換器
• Authors: Gerald Woo, Chenghao Liu, Doyen Sahoo, Akshat Kumar, Steven Hoi
• Abstract要約: 時系列予測のための変換器の改良に指数的スムース化の原理を利用する新しい時系列変換器アーキテクチャであるETSFormerを提案する。 特に,時系列予測における古典的指数的スムージング手法に着想を得て,バニラ変圧器の自己保持機構を置き換えるために,新しい指数的スムージングアテンション(ESA)と周波数アテンション(FA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.76867542099019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers have been actively studied for time-series forecasting in recent years. While often showing promising results in various scenarios, traditional Transformers are not designed to fully exploit the characteristics of time-series data and thus suffer some fundamental limitations, e.g., they generally lack of decomposition capability and interpretability, and are neither effective nor efficient for long-term forecasting. In this paper, we propose ETSFormer, a novel time-series Transformer architecture, which exploits the principle of exponential smoothing in improving Transformers for time-series forecasting. In particular, inspired by the classical exponential smoothing methods in time-series forecasting, we propose the novel exponential smoothing attention (ESA) and frequency attention (FA) to replace the self-attention mechanism in vanilla Transformers, thus improving both accuracy and efficiency. Based on these, we redesign the Transformer architecture with modular decomposition blocks such that it can learn to decompose the time-series data into interpretable time-series components such as level, growth and seasonality. Extensive experiments on various time-series benchmarks validate the efficacy and advantages of the proposed method. The code and models of our implementations will be released.
• Abstract（参考訳）: 近年,変圧器は時系列予測のために活発に研究されている。 様々なシナリオで有望な結果を示すことが多いが、従来のトランスフォーマーは時系列データの特徴を完全に活用するようには設計されておらず、一般に分解能力や解釈性に欠け、長期的な予測には効果的でも効率的でもない。 本稿では,時系列予測における指数的スムース化の原理を生かした新しい時系列トランスフォーマーアーキテクチャであるETSFormerを提案する。 特に,時系列予測における古典的指数的スムージング手法に着想を得て,バニラ変圧器の自己保持機構を置き換えるために,新しい指数的スムージングアテンション(ESA)と周波数アテンション(FA)を提案する。 これらに基づいて, 時系列データをレベル, 成長, 季節性などの解釈可能な時系列成分に分解し得るように, モジュール型分解ブロックでトランスフォーマアーキテクチャを再設計した。 様々な時系列ベンチマークにおける実験により,提案手法の有効性と利点が検証された。 私たちの実装のコードとモデルはリリースされます。

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