論文の概要: Is Mamba Effective for Time Series Forecasting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11144v3
• Date: Sat, 27 Apr 2024 12:39:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 23:16:19.302377
• Title: Is Mamba Effective for Time Series Forecasting?
• Title（参考訳）: Mambaは時系列予測に有効か?
• Authors: Zihan Wang, Fanheng Kong, Shi Feng, Ming Wang, Xiaocui Yang, Han Zhao, Daling Wang, Yifei Zhang,
• Abstract要約: 時系列予測のための,S-Mamba(S-Mamba)というマンバモデルを提案する。 具体的には,各変数の時間点を線形層を介して自律的にトークン化する。 13の公開データセットの実験では、S-Mambaは計算オーバーヘッドを低く保ち、主要な性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.85990093479062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of time series forecasting (TSF), it is imperative for models to adeptly discern and distill hidden patterns within historical time series data to forecast future states. Transformer-based models exhibit formidable efficacy in TSF, primarily attributed to their advantage in apprehending these patterns. However, the quadratic complexity of the Transformer leads to low computational efficiency and high costs, which somewhat hinders the deployment of the TSF model in real-world scenarios. Recently, Mamba, a selective state space model, has gained traction due to its ability to process dependencies in sequences while maintaining near-linear complexity. For TSF tasks, these characteristics enable Mamba to comprehend hidden patterns as the Transformer and reduce computational overhead compared to the Transformer. Therefore, we propose a Mamba-based model named Simple-Mamba (S-Mamba) for TSF. Specifically, we tokenize the time points of each variate autonomously via a linear layer. A bidirectional Mamba layer is utilized to extract inter-variate correlations and a Feed-Forward Network is set to learn temporal dependencies. Finally, the generation of forecast outcomes through a linear mapping layer. Experiments on thirteen public datasets prove that S-Mamba maintains low computational overhead and achieves leading performance. Furthermore, we conduct extensive experiments to explore Mamba's potential in TSF tasks. Our code is available at https://github.com/wzhwzhwzh0921/S-D-Mamba.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測(TSF)の領域では、過去の時系列データの中に隠されたパターンを正確に識別し、蒸留し、将来の状態を予測することがモデルにとって必須である。 トランスフォーマーをベースとしたモデルは、これらのパターンを適応する上での優位性から、TSFにおいて強烈な効果を示す。 しかし、トランスフォーマーの二次的な複雑さは計算効率の低下と高いコストをもたらすため、現実のシナリオにおけるTSFモデルの展開を妨げている。 近年、選択状態空間モデルであるMambaは、線形に近い複雑さを維持しながら、シーケンス内の依存関係を処理できることにより、注目を集めている。 TSFタスクでは、これらの特徴により、MambaはTransformerとして隠れたパターンを理解でき、Transformerと比較して計算オーバーヘッドを低減できる。 そこで本研究では,TSFのためのシンプルマンバ(S-Mamba)モデルを提案する。 具体的には,各変数の時間点を線形層を介して自律的にトークン化する。 双方向のマンバ層を用いて変数間相関を抽出し、フィードフォワードネットワークで時間的依存関係を学習する。 最後に、線形写像層による予測結果の生成を行う。 13の公開データセットの実験では、S-Mambaは計算オーバーヘッドを低く保ち、主要な性能を達成している。 さらに,TSFタスクにおけるマンバの可能性を探るため,広範な実験を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/wzhwzhhh0921/S-D-Mambaで公開されています。

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