論文の概要: Fourier-Mixed Window Attention: Accelerating Informer for Long Sequence Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00493v1
• Date: Sun, 2 Jul 2023 06:48:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 15:44:42.331497
• Title: Fourier-Mixed Window Attention: Accelerating Informer for Long Sequence Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: Fourier-Mixed Window Attention: 時系列時系列予測のためのインバータ高速化
• Authors: Nhat Thanh Tran, Jack Xin
• Abstract要約: 提案手法は,クエリの空間性仮説と,InformerのProbSparseの注意を基礎とした経験的近似に依存しない。 FWin変換器はインフォーマーの予測精度を向上し,推論速度を40%から50%向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a fast local-global window-based attention method to accelerate Informer for long sequence time-series forecasting. While window attention is local and a considerable computational saving, it lacks the ability to capture global token information which is compensated by a subsequent Fourier transform block. Our method, named FWin, does not rely on query sparsity hypothesis and an empirical approximation underlying the ProbSparse attention of Informer. Through experiments on univariate and multivariate datasets, we show that FWin transformers improve the overall prediction accuracies of Informer while accelerating its inference speeds by 40 to 50 %. We also show in a nonlinear regression model that a learned FWin type attention approaches or even outperforms softmax full attention based on key vectors extracted from an Informer model's full attention layer acting on time series data.
• Abstract（参考訳）: Informerを高速化するための高速なローカル・グローバルウィンドウベースアテンション手法について検討した。 ウィンドウの注意は局所的であり、計算量を大幅に節約する一方で、その後のフーリエ変換ブロックによって補償されるグローバルトークン情報をキャプチャする能力が欠如している。 提案手法は,クエリの空間性仮説と,Informer の ProbSparse 対応に基づく経験的近似に依存しない。 単変量および多変量データセットの実験により、FWinトランスフォーマーはインフォーマーの全体的な予測精度を改善しつつ、推論速度を40%から50%加速することを示した。 また,非線形回帰モデルでは,時系列データに作用するインフォメータモデルのフルアテンション層から抽出したキーベクトルに基づいて,学習したフウィン型アテンションアプローチやソフトマックスフルアテンションよりも優れることを示した。

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