論文の概要: DeepTIMe: Deep Time-Index Meta-Learning for Non-Stationary Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06046v2
• Date: Thu, 14 Jul 2022 16:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 10:51:23.628069
• Title: DeepTIMe: Deep Time-Index Meta-Learning for Non-Stationary Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: DeepTIMe: 時系列予測のためのDeep Time-Indexメタラーニング
• Authors: Gerald Woo, Chenghao Liu, Doyen Sahoo, Akshat Kumar, Steven Hoi
• Abstract要約: メタラーニングの定式化によって学習したディープタイムインデックスベースのモデルであるDeepTIMeを提案する。 提案手法は最先端手法と競合する結果が得られ,高い効率性を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.76867542099019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has been actively applied to time-series forecasting, leading to a deluge of new autoregressive model architectures. Yet, despite the attractive properties of time-index based models, such as being a continuous signal function over time leading to smooth representations, little attention has been given to them. Indeed, while naive deep time-index based models are far more expressive than the manually predefined function representations of classical time-index based models, they are inadequate for forecasting due to the lack of inductive biases, and the non-stationarity of time-series. In this paper, we propose DeepTIMe, a deep time-index based model trained via a meta-learning formulation which overcomes these limitations, yielding an efficient and accurate forecasting model. Extensive experiments on real world datasets demonstrate that our approach achieves competitive results with state-of-the-art methods, and is highly efficient. Code is available at https://github.com/salesforce/DeepTIMe.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは時系列予測に積極的に適用されており、新しい自己回帰型モデルアーキテクチャが溢れている。 しかし、連続信号関数がスムーズな表現に繋がるような時間インデックスベースのモデルの魅力的な性質にもかかわらず、それらにはほとんど注意が払われていない。 実際、ナイーブな時間インデックスベースモデルは、古典的な時間インデックスベースモデルの手動で定義された関数表現よりもはるかに表現的だが、それらは帰納的バイアスの欠如と時系列の非定常性のために予測には不十分である。 本稿では,これらの制約を克服し,効率良く正確な予測モデルとなる,メタラーニングによる深い時間インデックスモデルであるdeeptimeを提案する。 実世界のデータセットに関する大規模な実験は、我々の手法が最先端の手法で競合する結果を得ることを示した。 コードはhttps://github.com/salesforce/DeepTIMeで入手できる。

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