論文の概要: UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09751v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 06:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 18:30:50.742910
• Title: UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: unitime:クロスドメイン時系列予測のための言語統合モデル
• Authors: Xu Liu, Junfeng Hu, Yuan Li, Shizhe Diao, Yuxuan Liang, Bryan Hooi, Roger Zimmermann
• Abstract要約: この研究はドメイン境界を超越する統一モデルパラダイムを提唱する。 効果的なクロスドメインモデルを学ぶことは、以下の課題を提示します。 効果的なドメイン間時系列学習のためのUniTimeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.11817101030137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate time series forecasting plays a pivotal role in contemporary web technologies. In contrast to conventional methods that involve creating dedicated models for specific time series application domains, this research advocates for a unified model paradigm that transcends domain boundaries. However, learning an effective cross-domain model presents the following challenges. First, various domains exhibit disparities in data characteristics, e.g., the number of variables, posing hurdles for existing models that impose inflexible constraints on these factors. Second, the model may encounter difficulties in distinguishing data from various domains, leading to suboptimal performance in our assessments. Third, the diverse convergence rates of time series domains can also result in compromised empirical performance. To address these issues, we propose UniTime for effective cross-domain time series learning. Concretely, UniTime can flexibly adapt to data with varying characteristics. It also uses domain instructions and a Language-TS Transformer to offer identification information and align two modalities. In addition, UniTime employs masking to alleviate domain convergence speed imbalance issues. Our extensive experiments demonstrate the effectiveness of UniTime in advancing state-of-the-art forecasting performance and zero-shot transferability.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、現代のウェブ技術において重要な役割を果たす。 特定の時系列アプリケーションドメイン専用のモデルを作成する従来の手法とは対照的に、本研究ではドメイン境界を超越する統一モデルパラダイムを提唱する。 しかし、効果的なクロスドメインモデルを学ぶことは以下の課題を示している。 まず、様々なドメインはデータ特性の相違、例えば変数の数、これらの要因に柔軟性のない制約を課す既存のモデルのハードルを示す。 第2に、このモデルは様々な領域からデータを区別する上で困難に直面する可能性がある。 第3に、時系列領域の様々な収束率もまた、経験的性能を損なう可能性がある。 これらの課題に対処するため,ドメイン間時系列学習に有効なUniTimeを提案する。 具体的には、UniTimeは様々な特性を持つデータに柔軟に対応できる。 また、ドメイン命令とLanguage-TS Transformerを使用して識別情報を提供し、2つのモダリティを調整する。 さらにUniTimeは、ドメイン収束速度の不均衡の問題を軽減するためにマスキングを使用している。 我々は,UniTimeの最先端予測性能およびゼロショット転送性向上における有効性を示す。

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