論文の概要: Random Projection Layers for Multidimensional Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10487v3
• Date: Sun, 9 Jun 2024 04:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 01:33:30.693535
• Title: Random Projection Layers for Multidimensional Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 多次元時系列予測のためのランダム投影層
• Authors: Chin-Chia Michael Yeh, Yujie Fan, Xin Dai, Vivian Lai, Prince Osei Aboagye, Junpeng Wang, Huiyuan Chen, Yan Zheng, Zhongfang Zhuang, Liang Wang, Wei Zhang,
• Abstract要約: RPMixerと呼ばれる全MLP時系列予測アーキテクチャを提案する。 本手法は,各ブロックがアンサンブルモデルにおいてベース学習者のように振る舞う深層ニューラルネットワークのアンサンブル的挙動を利用する。 提案手法は時空間グラフモデルと一般予測モデルの両方を含む代替手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.41998651879906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: All-Multi-Layer Perceptron (all-MLP) mixer models have been shown to be effective for time series forecasting problems. However, when such a model is applied to high-dimensional time series (e.g., the time series in a spatial-temporal dataset), its performance is likely to degrade due to overfitting issues. In this paper, we propose an all-MLP time series forecasting architecture, referred to as RPMixer. Our method leverages the ensemble-like behavior of deep neural networks, where each individual block within the network acts like a base learner in an ensemble model, especially when identity mapping residual connections are incorporated. By integrating random projection layers into our model, we increase the diversity among the blocks' outputs, thereby enhancing the overall performance of RPMixer. Extensive experiments conducted on large-scale spatial-temporal forecasting benchmark datasets demonstrate that our proposed method outperforms alternative methods, including both spatial-temporal graph models and general forecasting models.
• Abstract（参考訳）: All-Multi-Layer Perceptron (All-MLP) ミキサーモデルは時系列予測問題に有効であることが示されている。 しかし、そのようなモデルが高次元時系列(例えば時空間データセットの時系列)に適用された場合、その性能は過度な問題により劣化する可能性が高い。 本稿では、RPMixerと呼ばれる全MLP時系列予測アーキテクチャを提案する。 本手法は深層ニューラルネットワークのアンサンブル的挙動を利用しており,ネットワーク内の各ブロックはアンサンブルモデルにおいてベース学習者のように振る舞う。 ランダムなプロジェクション層をモデルに統合することにより、ブロックの出力の多様性を高め、RPMixerの全体的な性能を向上させる。 大規模時空間予測ベンチマークを用いて行った大規模な実験により,提案手法は空間時空間グラフモデルと一般予測モデルの両方を含む代替手法より優れていることが示された。

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