論文の概要: CARD: Channel Aligned Robust Blend Transformer for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12095v5
• Date: Fri, 16 Feb 2024 02:23:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 20:54:10.481971
• Title: CARD: Channel Aligned Robust Blend Transformer for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: カード:時系列予測のためのチャネルアラインロバストブレンド変圧器
• Authors: Wang Xue, Tian Zhou, Qingsong Wen, Jinyang Gao, Bolin Ding, Rong Jin
• Abstract要約: 本稿では,CARD(Channel Aligned Robust Blend Transformer)という特殊なトランスを設計する。 まず、CARDはチャネルに沿ったアテンション構造を導入し、信号間の時間的相関をキャプチャする。 第二に、マルチスケール知識を効率的に活用するために、異なる解像度のトークンを生成するトークンブレンドモジュールを設計する。 第3に,潜在的な過度な問題を軽減するため,時系列予測のためのロバストな損失関数を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.23240107430597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent studies have demonstrated the great power of Transformer models for time series forecasting. One of the key elements that lead to the transformer's success is the channel-independent (CI) strategy to improve the training robustness. However, the ignorance of the correlation among different channels in CI would limit the model's forecasting capacity. In this work, we design a special Transformer, i.e., Channel Aligned Robust Blend Transformer (CARD for short), that addresses key shortcomings of CI type Transformer in time series forecasting. First, CARD introduces a channel-aligned attention structure that allows it to capture both temporal correlations among signals and dynamical dependence among multiple variables over time. Second, in order to efficiently utilize the multi-scale knowledge, we design a token blend module to generate tokens with different resolutions. Third, we introduce a robust loss function for time series forecasting to alleviate the potential overfitting issue. This new loss function weights the importance of forecasting over a finite horizon based on prediction uncertainties. Our evaluation of multiple long-term and short-term forecasting datasets demonstrates that CARD significantly outperforms state-of-the-art time series forecasting methods. The code is available at the following repository:https://github.com/wxie9/CARD
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、時系列予測のための変圧器モデルの大きなパワーが実証されている。 トランスフォーマーの成功に繋がる重要な要素の1つは、トレーニングの堅牢性を改善するためのチャネル非依存(CI)戦略である。 しかし、CIにおける異なるチャネル間の相関の無知は、モデルの予測能力を制限する。 本研究では,CI型変換器の時系列予測における問題点に対処する特別な変換器,すなわちCARD(Channel Aligned Robust Blend Transformer)を設計する。 まずcardでは,信号間の時間的相関と,複数の変数間の時間的依存性の両方をキャプチャ可能なチャネルアライメントアテンション構造を導入している。 第2に,マルチスケールの知識を効率的に活用するために,異なる解像度のトークンを生成するトークンブレンドモジュールを設計する。 第3に, 時系列予測のためのロバストな損失関数を導入して, 潜在過充足問題を緩和する。 この新しい損失関数は、予測の不確実性に基づく有限地平線上の予測の重要性を強調する。 複数の長期・短期予測データセットの評価は,CARDが最先端の時系列予測手法よりも優れていることを示す。 コードは以下のリポジトリで入手できる。https://github.com/wxie9/card

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