論文の概要: ROSE: Register Assisted General Time Series Forecasting with Decomposed Frequency Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17478v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 11:23:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:50.747614
• Title: ROSE: Register Assisted General Time Series Forecasting with Decomposed Frequency Learning
• Title（参考訳）: ROSE:分解周波数学習による一般時系列予測支援
• Authors: Yihang Wang, Yuying Qiu, Peng Chen, Kai Zhao, Yang Shu, Zhongwen Rao, Lujia Pan, Bin Yang, Chenjuan Guo,
• Abstract要約: 分解周波数学習(ROSE)を用いた登録型汎用時系列予測モデルを提案する。 ROSEは事前学習タスクに分解周波数学習を採用し、周波数ベースのマスキングと再構成による時系列における意味情報と周期情報を分解し、ドメイン間の統一表現を得る。 大規模時系列データを事前トレーニングした後、ROSEは8つの実世界のベンチマークで最先端の予測性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.734609093955374
• License:
• Abstract: With the increasing collection of time series data from various domains, there arises a strong demand for general time series forecasting models pre-trained on a large number of time-series datasets to support a variety of downstream prediction tasks. Enabling general time series forecasting faces two challenges: how to obtain unified representations from multi-domian time series data, and how to capture domain-specific features from time series data across various domains for adaptive transfer in downstream tasks. To address these challenges, we propose a Register Assisted General Time Series Forecasting Model with Decomposed Frequency Learning (ROSE), a novel pre-trained model for time series forecasting. ROSE employs Decomposed Frequency Learning for the pre-training task, which decomposes coupled semantic and periodic information in time series with frequency-based masking and reconstruction to obtain unified representations across domains. We also equip ROSE with a Time Series Register, which learns to generate a register codebook to capture domain-specific representations during pre-training and enhances domain-adaptive transfer by selecting related register tokens on downstream tasks. After pre-training on large-scale time series data, ROSE achieves state-of-the-art forecasting performance on 8 real-world benchmarks. Remarkably, even in few-shot scenarios, it demonstrates competitive or superior performance compared to existing methods trained with full data.
• Abstract（参考訳）: 様々なドメインからの時系列データの収集が増加し、様々な下流予測タスクをサポートするために、多数の時系列データセットで事前訓練された一般時系列予測モデルに強い需要が生じる。 一般的な時系列予測は、マルチドミアン時系列データから統一表現を得る方法と、下流タスクにおける適応的転送のために、様々な領域にわたる時系列データからドメイン固有の特徴をキャプチャする方法の2つの課題に直面する。 これらの課題に対処するために、時系列予測のための新しい事前学習モデルである分解周波数学習(ROSE)を用いた登録型汎用時系列予測モデルを提案する。 ROSEは事前学習タスクに分解周波数学習を採用し、周波数ベースのマスキングと再構成による時系列における意味情報と周期情報を分解し、ドメイン間の統一表現を得る。 また、ROSEには、事前トレーニング中にドメイン固有の表現をキャプチャするレジスタコードブックを生成することを学習し、下流タスクで関連するレジスタトークンを選択することでドメイン適応転送を強化する時系列レジスタも備えている。 大規模時系列データを事前トレーニングした後、ROSEは8つの実世界のベンチマークで最先端の予測性能を達成する。 注目すべきは、数ショットのシナリオであっても、フルデータでトレーニングされた既存のメソッドと比較して、競争力や優れたパフォーマンスを示すことだ。

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