論文の概要: FITS: Modeling Time Series with $10k$ Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03756v2
• Date: Fri, 22 Sep 2023 01:54:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 18:23:24.136648
• Title: FITS: Modeling Time Series with $10k$ Parameters
• Title（参考訳）: FITS: 10k$パラメータによる時系列モデリング
• Authors: Zhijian Xu, Ailing Zeng, Qiang Xu
• Abstract要約: 本稿では,時系列解析のための軽量かつ強力なモデルFITSを紹介する。 FITSは、時系列は複素周波数領域で直接操作できるという原理で機能する。 時系列予測や異常検出タスクの最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.447475892970054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce FITS, a lightweight yet powerful model for time series analysis. Unlike existing models that directly process raw time-domain data, FITS operates on the principle that time series can be manipulated through interpolation in the complex frequency domain. By discarding high-frequency components with negligible impact on time series data, FITS achieves performance comparable to state-of-the-art models for time series forecasting and anomaly detection tasks, while having a remarkably compact size of only approximately $10k$ parameters. Such a lightweight model can be easily trained and deployed in edge devices, creating opportunities for various applications. The anonymous code repo is available in: \url{https://anonymous.4open.science/r/FITS}
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列解析のための軽量かつ強力なモデルであるFITSを紹介する。 生の時間領域データを直接処理する既存のモデルとは異なり、FITSは複雑な周波数領域の補間によって時系列を操作できるという原理に基づいている。 時系列データにほとんど影響を与えない高周波成分を廃棄することにより、FITSは、約10k$のパラメータしか持たず、時系列予測や異常検出タスクの最先端モデルに匹敵する性能を達成する。 このような軽量なモデルは、簡単にトレーニングしてエッジデバイスにデプロイでき、さまざまなアプリケーションのための機会を生み出します。 匿名のコードリポジトリは以下の通りである。

関連論文リスト

• Moirai-MoE: Empowering Time Series Foundation Models with Sparse Mixture of Experts [103.725112190618]
  本稿では,単一入出力プロジェクション層を用いたMoirai-MoEを紹介するとともに,多種多様な時系列パターンのモデリングを専門家の疎結合に委ねる。 39のデータセットに対する大規模な実験は、既存の基盤モデルよりも、分配シナリオとゼロショットシナリオの両方において、Moirai-MoEの優位性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T13:01:11Z)
• UniTST: Effectively Modeling Inter-Series and Intra-Series Dependencies for Multivariate Time Series Forecasting [98.12558945781693]
  フラット化されたパッチトークンに統一された注意機構を含む変圧器ベースモデルUniTSTを提案する。 提案モデルでは単純なアーキテクチャを採用しているが,時系列予測のためのいくつかのデータセットの実験で示されたような,魅力的な性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T14:39:28Z)
• SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters [16.966008476215258]
  本稿では,長期時系列予測(LTSF)のための新しい,極めて軽量なモデルであるSparseTSFを紹介する。 SparseTSFの中心にはCross-Period Sparse Forecasting技術があり、時系列データの周期性と傾向を分離することで予測タスクを単純化する。 SparseTSFは目覚ましい一般化機能を示しており、限られた計算資源、小さなサンプル、低品質のデータを扱うシナリオに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T02:15:23Z)
• UNITS: A Unified Multi-Task Time Series Model [31.675845788410246]
  タスクトークン化を用いたマルチタスク時系列モデルUniTSを導入し,予測および生成タスクを単一モデル内で表現する。 人間の活動センサー、医療、エンジニアリング、ファイナンスドメインにまたがる38のデータセットに対して、UniTSモデルは12の予測モデル、20の分類モデル、18の異常検出モデル、16の計算モデルに対して好意的に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T21:25:58Z)
• Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers [104.56318980466742]
  マスク型ユニバーサル時系列予測変換器(モイライ)について述べる。 Moiraiは、新たに導入された大規模オープンタイムシリーズアーカイブ(LOTSA)で訓練されており、9つのドメインで27億以上の観測が行われた。 Moiraiは、フルショットモデルと比較してゼロショットの予測器として、競争力や優れたパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T20:00:45Z)
• Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models [83.03091523806668]
  本稿では,大規模時系列モデル(LTSM)の早期開発を目的とした。 事前トレーニング中に、最大10億のタイムポイントを持つ大規模なデータセットをキュレートします。 多様なアプリケーションのニーズを満たすため,予測,計算,時系列の異常検出を統一的な生成タスクに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T06:55:55Z)
• TFMQ-DM: Temporal Feature Maintenance Quantization for Diffusion Models [52.454274602380124]
  拡散モデルは非常に時間ステップ$t$に大きく依存し、良好なマルチラウンドデノジングを実現している。 本稿では,時間情報ブロック上に構築した時間的特徴保守量子化(TFMQ)フレームワークを提案する。 先駆的なブロック設計により、時間情報認識再構成(TIAR)と有限集合キャリブレーション(FSC)を考案し、完全な時間的特徴を整列させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T12:59:52Z)
• Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting [54.04430089029033]
  本稿では,デコーダのみの変換器アーキテクチャに基づく時系列予測のための汎用基礎モデルであるLag-Llamaを提案する。 Lag-Llamaは、複数のドメインからの多様な時系列データの大規模なコーパスで事前訓練され、強力なゼロショット一般化能力を示す。 このような未確認データセットの比較的小さな部分で微調整を行うと、Lag-Llamaは最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T12:29:32Z)
• TFAD: A Decomposition Time Series Anomaly Detection Architecture with Time-Frequency Analysis [12.867257563413972]
  時系列異常検出は、複雑な時間的依存と限られたラベルデータのために難しい問題である。 本稿では,時間領域と周波数領域の両方を利用した時間周波数解析に基づく時系列異常検出モデル(TFAD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T09:08:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。