論文の概要: TimeMachine: A Time Series is Worth 4 Mambas for Long-term Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09898v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 23:49:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 19:49:07.041071
• Title: TimeMachine: A Time Series is Worth 4 Mambas for Long-term Forecasting
• Title（参考訳）: TimeMachine: 時系列は長期予測に価値のある4つのマンバ
• Authors: Md Atik Ahamed, Qiang Cheng,
• Abstract要約: TimeMachineは時系列データのユニークな特性を利用して、マルチスケールで適切なコンテキストキューを生成する。 TimeMachineは、ベンチマークデータセットを使用して広範囲に検証されるように、予測精度、スケーラビリティ、メモリ効率において優れたパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.110156202816112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-term time-series forecasting remains challenging due to the difficulty in capturing long-term dependencies, achieving linear scalability, and maintaining computational efficiency. We introduce TimeMachine, an innovative model that leverages Mamba, a state-space model, to capture long-term dependencies in multivariate time series data while maintaining linear scalability and small memory footprints. TimeMachine exploits the unique properties of time series data to produce salient contextual cues at multi-scales and leverage an innovative integrated quadruple-Mamba architecture to unify the handling of channel-mixing and channel-independence situations, thus enabling effective selection of contents for prediction against global and local contexts at different scales. Experimentally, TimeMachine achieves superior performance in prediction accuracy, scalability, and memory efficiency, as extensively validated using benchmark datasets. Code availability: https://github.com/Atik-Ahamed/TimeMachine
• Abstract（参考訳）: 長期的依存関係の把握、線形スケーラビリティの実現、計算効率の維持が困難であるため、長期的時系列予測は依然として困難である。 我々は、状態空間モデルであるMambaを利用して、線形スケーラビリティと小さなメモリフットプリントを維持しながら、多変量時系列データにおける長期依存関係をキャプチャする革新的なモデルであるTimeMachineを紹介した。 TimeMachineは時系列データのユニークな特性を活用して、多スケールで健全なコンテキストキューを生成し、革新的な統合四重項マンバアーキテクチャを活用して、チャネル混合とチャネル独立状況の処理を統一し、異なるスケールでのグローバルおよびローカルコンテキストに対する予測のためのコンテンツの効果的な選択を可能にする。 TimeMachineは、ベンチマークデータセットを使用して広範囲に検証されるように、予測精度、スケーラビリティ、メモリ効率において優れたパフォーマンスを実現している。 コードの可用性: https://github.com/Atik-Ahamed/TimeMachine

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