論文の概要: iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06625v2
• Date: Fri, 1 Dec 2023 06:47:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 17:44:52.042065
• Title: iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: itransformer: 逆変換器は時系列予測に有効である
• Authors: Yong Liu, Tengge Hu, Haoran Zhang, Haixu Wu, Shiyu Wang, Lintao Ma, Mingsheng Long
• Abstract要約: iTransformerを提案する。これは、逆次元に注意とフィードフォワードのネットワークを単純に適用する。 iTransformerモデルは、挑戦的な現実世界のデータセットの最先端を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.53084627059984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The recent boom of linear forecasting models questions the ongoing passion for architectural modifications of Transformer-based forecasters. These forecasters leverage Transformers to model the global dependencies over temporal tokens of time series, with each token formed by multiple variates of the same timestamp. However, Transformers are challenged in forecasting series with larger lookback windows due to performance degradation and computation explosion. Besides, the embedding for each temporal token fuses multiple variates that represent potential delayed events and distinct physical measurements, which may fail in learning variate-centric representations and result in meaningless attention maps. In this work, we reflect on the competent duties of Transformer components and repurpose the Transformer architecture without any modification to the basic components. We propose iTransformer that simply applies the attention and feed-forward network on the inverted dimensions. Specifically, the time points of individual series are embedded into variate tokens which are utilized by the attention mechanism to capture multivariate correlations; meanwhile, the feed-forward network is applied for each variate token to learn nonlinear representations. The iTransformer model achieves state-of-the-art on challenging real-world datasets, which further empowers the Transformer family with promoted performance, generalization ability across different variates, and better utilization of arbitrary lookback windows, making it a nice alternative as the fundamental backbone of time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 線形予測モデルの最近のブームは、トランスフォーマーベースの予測器のアーキテクチャ変更に対する継続的な情熱に疑問を呈している。 これらの予測器はTransformerを利用して時系列の時間的トークンに対するグローバルな依存関係をモデル化し、各トークンは同じタイムスタンプの複数の変数によって形成される。 しかし、トランスフォーマーは、性能劣化と計算の爆発により、見返り窓が大きいシリーズの予測に挑戦する。 さらに、各時間トークンの埋め込みは、潜在的な遅延事象と異なる物理的測定を表わす複数の変数を融合させ、変数中心の表現の学習に失敗し、無意味な注意マップをもたらす可能性がある。 本研究では,Transformer コンポーネントの能力的責務を反映し,基本コンポーネントを変更することなく Transformer アーキテクチャを再利用する。 本稿では,注意とフィードフォワードネットワークを逆次元に適用するitransformerを提案する。 具体的には、個々の時系列の時間ポイントを多変量トークンに埋め込み、注意機構によって多変量相関を捉え、一方、各変量トークンに対してフィードフォワードネットワークを適用して非線形表現を学習する。 iTransformerモデルは、挑戦的な現実世界のデータセットの最先端化を実現し、Transformerファミリーをさらに強化し、パフォーマンスの向上、さまざまな変数をまたいだ一般化能力、任意のルックバックウィンドウの利用性を向上する。

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