論文の概要: Generative Pretrained Hierarchical Transformer for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16516v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 11:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 13:34:12.151673
• Title: Generative Pretrained Hierarchical Transformer for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための事前学習型階層変換器
• Authors: Zhiding Liu, Jiqian Yang, Mingyue Cheng, Yucong Luo, Zhi Li
• Abstract要約: 本稿ではGPHTと呼ばれる予測のための新しい生成事前学習型階層型トランスフォーマアーキテクチャを提案する。 一方、我々は、様々なデータシナリオから様々なデータセットから構成される、モデルを事前訓練するための混合データセットの構築を提唱する。 一方、GPHTはチャネルに依存しない仮定の下で自己回帰予測手法を採用し、出力系列における時間的依存関係を効果的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.012001172505646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent efforts have been dedicated to enhancing time series forecasting accuracy by introducing advanced network architectures and self-supervised pretraining strategies. Nevertheless, existing approaches still exhibit two critical drawbacks. Firstly, these methods often rely on a single dataset for training, limiting the model's generalizability due to the restricted scale of the training data. Secondly, the one-step generation schema is widely followed, which necessitates a customized forecasting head and overlooks the temporal dependencies in the output series, and also leads to increased training costs under different horizon length settings. To address these issues, we propose a novel generative pretrained hierarchical transformer architecture for forecasting, named GPHT. There are two aspects of key designs in GPHT. On the one hand, we advocate for constructing a mixed dataset for pretraining our model, comprising various datasets from diverse data scenarios. This approach significantly expands the scale of training data, allowing our model to uncover commonalities in time series data and facilitating improved transfer to specific datasets. On the other hand, GPHT employs an auto-regressive forecasting approach under the channel-independent assumption, effectively modeling temporal dependencies in the output series. Importantly, no customized forecasting head is required, enabling a single model to forecast at arbitrary horizon settings. We conduct sufficient experiments on eight datasets with mainstream self-supervised pretraining models and supervised models. The results demonstrated that GPHT surpasses the baseline models across various fine-tuning and zero/few-shot learning settings in the traditional long-term forecasting task, providing support for verifying the feasibility of pretrained time series large models.
• Abstract（参考訳）: 近年,先進的なネットワークアーキテクチャと自己教師型事前学習戦略を導入し,時系列予測の精度向上に努めている。 それでも、既存のアプローチには2つの重大な欠点がある。 まず、これらの方法はトレーニングのための単一のデータセットに依存し、トレーニングデータの制限されたスケールのためにモデルの一般化性を制限する。 第2に、ワンステップ生成スキーマが広く適用され、カスタマイズされた予測ヘッドが必要となり、出力シリーズの時間依存性を見過ごせるとともに、地平線長設定の異なるトレーニングコストが増大する。 これらの課題に対処するために,GPHT と呼ばれる予測のための新しい生成事前学習型階層型トランスフォーマアーキテクチャを提案する。 GPHTのキーデザインには2つの側面がある。 一方、我々は、様々なデータシナリオから様々なデータセットを構成する、モデルを事前訓練するための混合データセットの構築を提唱する。 このアプローチはトレーニングデータのスケールを大幅に拡大し、時系列データの共通性を明らかにし、特定のデータセットへの転送を改善することができます。 一方、GPHTはチャネルに依存しない仮定の下で自己回帰予測手法を採用し、出力系列の時間依存性を効果的にモデル化する。 重要なことは、カスタマイズされた予測ヘッドは不要であり、任意の地平線設定で単一のモデルを予測できる。 主流の自己教師付き事前学習モデルと教師付きモデルを用いて,8つのデータセット上で十分な実験を行う。 その結果、GPHTは、従来の長期予測タスクにおいて、様々な微調整およびゼロ/フェーショット学習設定のベースラインモデルを超え、事前訓練された時系列大モデルの実現可能性を検証する。

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