論文の概要: Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04147v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 17:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 14:31:30.909168
• Title: Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting
• Title（参考訳）: 長期予測用マルチレゾリューション時系列変圧器
• Authors: Yitian Zhang, Liheng Ma, Soumyasundar Pal, Yingxue Zhang, Mark Coates
• Abstract要約: 様々な時間パターンを異なる解像度で同時モデリングするための新しいフレームワークMTST(Multi- resolution Time-Series Transformer)を提案する。 多くの既存の時系列変換器とは対照的に、異なるスケールで周期成分を抽出するのに適する相対的な位置符号化を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.255789064084578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of transformers for time-series forecasting has improved significantly. Recent architectures learn complex temporal patterns by segmenting a time-series into patches and using the patches as tokens. The patch size controls the ability of transformers to learn the temporal patterns at different frequencies: shorter patches are effective for learning localized, high-frequency patterns, whereas mining long-term seasonalities and trends requires longer patches. Inspired by this observation, we propose a novel framework, Multi-resolution Time-Series Transformer (MTST), which consists of a multi-branch architecture for simultaneous modeling of diverse temporal patterns at different resolutions. In contrast to many existing time-series transformers, we employ relative positional encoding, which is better suited for extracting periodic components at different scales. Extensive experiments on several real-world datasets demonstrate the effectiveness of MTST in comparison to state-of-the-art forecasting techniques.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測用変圧器の性能は大幅に向上した。 最近のアーキテクチャでは、時系列をパッチに分割し、パッチをトークンとして使用することで、複雑な時間パターンを学習している。 パッチのサイズはトランスフォーマーの時間パターンを異なる周波数で学習する能力を制御する。 この観察に触発されて,様々な時相パターンを異なる解像度で同時モデリングするマルチブランチアーキテクチャからなるマルチレゾリューション時系列トランスフォーマ(mtst)を提案する。 多くの既存の時系列変換器とは対照的に、異なるスケールで周期成分を抽出するのに適する相対的な位置符号化を用いる。 いくつかの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、最先端の予測技術と比較してMTSTの有効性を示す。

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