論文の概要: SageFormer: Series-Aware Graph-Enhanced Transformers for Multivariate Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01616v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 10:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 17:28:14.612762
• Title: SageFormer: Series-Aware Graph-Enhanced Transformers for Multivariate Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: SageFormer: 多変量時系列予測のためのグラフ強化変換器
• Authors: Zhenwei Zhang, Xin Wang, Yuantao Gu
• Abstract要約: 本稿では,SageFormerについて紹介する。 グラフ構造を用いて、シリーズ間の依存関係を効果的にキャプチャし、モデル化するように設計されている。 SageFormerは従来の最先端のアプローチに比べて優れた性能を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.447661973763818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multivariate time series forecasting plays a critical role in diverse domains. While recent advancements in deep learning methods, especially Transformers, have shown promise, there remains a gap in addressing the significance of inter-series dependencies. This paper introduces SageFormer, a Series-aware Graph-enhanced Transformer model designed to effectively capture and model dependencies between series using graph structures. SageFormer tackles two key challenges: effectively representing diverse temporal patterns across series and mitigating redundant information among series. Importantly, the proposed series-aware framework seamlessly integrates with existing Transformer-based models, augmenting their ability to model inter-series dependencies. Through extensive experiments on real-world and synthetic datasets, we showcase the superior performance of SageFormer compared to previous state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は多様な領域において重要な役割を果たす。 近年のディープラーニング手法,特にトランスフォーマーの進歩は,将来性を示しているが,シリーズ間の依存関係の重要性に対処する上ではまだギャップが残っている。 本稿では,グラフ構造を用いて時系列間の依存関係を効果的にキャプチャし,モデル化するシリーズ対応グラフ拡張トランスフォーマーモデルであるSageFormerを紹介する。 sageformerは、2つの重要な課題に取り組んでいる。 シリーズ間で多様な時間パターンを効果的に表現し、シリーズ間で冗長な情報を緩和する。 重要なのは、提案されたシリーズアウェアフレームワークが既存のトランスフォーマーベースのモデルとシームレスに統合され、シリーズ間の依存関係をモデル化する能力が強化されることだ。 実世界および合成データセットに関する広範な実験を通じて、従来の最先端のアプローチと比較して、sageformerの優れたパフォーマンスを示す。

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