Fugu-MT 論文翻訳(概要): Time-SSM: Simplifying and Unifying State Space Models for Time Series Forecasting

論文の概要: Time-SSM: Simplifying and Unifying State Space Models for Time Series Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16312v1
Date: Sat, 25 May 2024 17:42:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 21:57:23.863304
Title: Time-SSM: Simplifying and Unifying State Space Models for Time Series Forecasting
Title（参考訳）: Time-SSM: 時系列予測のための状態空間モデルの簡素化と統一
Authors: Jiaxi Hu, Disen Lan, Ziyu Zhou, Qingsong Wen, Yuxuan Liang,
Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、基底関数の集合を用いて連続系を近似し、それらを離散化して入力データを処理する。本稿では,SSMを時系列データに適用するためのより直感的で汎用的なガイダンスを提供する,動的スペクトル演算子(Dynamic Spectral Operator)と呼ばれる新しい理論フレームワークを提案する。パラメータの7分の1しか持たない新しいSSM基盤モデルであるTime-SSMを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.84798547604491
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: State Space Models (SSMs) have emerged as a potent tool in sequence modeling tasks in recent years. These models approximate continuous systems using a set of basis functions and discretize them to handle input data, making them well-suited for modeling time series data collected at specific frequencies from continuous systems. Despite its potential, the application of SSMs in time series forecasting remains underexplored, with most existing models treating SSMs as a black box for capturing temporal or channel dependencies. To address this gap, this paper proposes a novel theoretical framework termed Dynamic Spectral Operator, offering more intuitive and general guidance on applying SSMs to time series data. Building upon our theory, we introduce Time-SSM, a novel SSM-based foundation model with only one-seventh of the parameters compared to Mamba. Various experiments validate both our theoretical framework and the superior performance of Time-SSM.
Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)は近年,シーケンスモデリングタスクにおいて強力なツールとして登場している。これらのモデルは、一連の基底関数を用いて連続系を近似し、それらを離散化して入力データを処理し、連続系から特定の周波数で収集された時系列データをモデル化するのに適している。その可能性にもかかわらず、時系列予測におけるSSMの適用は未定であり、既存のモデルでは、SSMを時間的またはチャネル依存性をキャプチャするためのブラックボックスとして扱う。そこで本研究では,SSMを時系列データに適用するためのより直感的で汎用的なガイダンスを提供する,動的スペクトル演算子(Dynamic Spectral Operator)と呼ばれる新しい理論フレームワークを提案する。この理論に基づいて,Mambaと比較してパラメータの7分の1しか持たない新しいSSM基盤モデルであるTime-SSMを紹介した。様々な実験により、我々の理論的枠組みと Time-SSM の優れた性能が検証された。

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