論文の概要: Boosting X-formers with Structured Matrix for Long Sequence Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12462v2
• Date: Wed, 22 May 2024 12:12:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 12:47:38.070189
• Title: Boosting X-formers with Structured Matrix for Long Sequence Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 長周期時系列予測のための構造化マトリックスを用いたブースティングXフォーマ
• Authors: Zhicheng Zhang, Yong Wang, Shaoqi Tan, Bowei Xia, Yujie Luo,
• Abstract要約: 長周期時系列予測(LSTF)問題におけるトランスフォーマーモデルのための新しいアーキテクチャ設計を提案する。 このフレームワークは、その正確性を犠牲にすることなく、よく設計されたモデルの効率を高めることを目的としている。 平均性能は9.45%向上し, モデルサイズを46%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3758245014991255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based models for long sequence time series forecasting (LSTF) problems have gained significant attention due to their exceptional forecasting precision. As the cornerstone of these models, the self-attention mechanism poses a challenge to efficient training and inference due to its quadratic time complexity. In this article, we propose a novel architectural design for Transformer-based models in LSTF, leveraging a substitution framework that incorporates Surrogate Attention Blocks and Surrogate FFN Blocks. The framework aims to boost any well-designed model's efficiency without sacrificing its accuracy. We further establish the equivalence of the Surrogate Attention Block to the self-attention mechanism in terms of both expressiveness and trainability. Through extensive experiments encompassing nine Transformer-based models across five time series tasks, we observe an average performance improvement of 9.45% while achieving a significant reduction in model size by 46%
• Abstract（参考訳）: 長周期時系列予測(LSTF)問題に対するトランスフォーマーベースモデルは、異常な予測精度のために注目されている。 これらのモデルの基礎として、自己認識機構は2次時間の複雑さのため、効率的なトレーニングと推論に挑戦する。 本稿では,Surrogate Attention BlocksとSurrogate FFN Blocksを組み込んだ代替フレームワークを活用し,LSTFにおけるTransformerベースモデルのアーキテクチャ設計を提案する。 このフレームワークは、その正確性を犠牲にすることなく、よく設計されたモデルの効率を高めることを目的としている。 我々はさらに、表現性と訓練性の両方の観点から、自己注意機構に対するサロゲート注意ブロックの等価性を確立する。 5つの時系列タスクにわたる9つのTransformerベースのモデルを含む広範な実験を通して、モデルサイズを46%削減しながら、平均的なパフォーマンス改善を9.45%観察する。

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