論文の概要: A Temporal Kolmogorov-Arnold Transformer for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02486v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 16:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:10:17.566170
• Title: A Temporal Kolmogorov-Arnold Transformer for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための時空間コルモゴロフ・アルノルド変換器
• Authors: Remi Genet, Hugo Inzirillo,
• Abstract要約: Temporal Kolmogorov-Arnold Transformer (TKAT)は、データストリームの時間パターンをキャプチャするために設計された、新しいアテンションベースのアーキテクチャである。 TKATは、TFT(Temporal Fusion Transformer)にインスパイアされた強力なエンコーダ・デコーダモデルとして登場し、観測された特徴が既知の部分よりも重要となるタスクを処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Capturing complex temporal patterns and relationships within multivariate data streams is a difficult task. We propose the Temporal Kolmogorov-Arnold Transformer (TKAT), a novel attention-based architecture designed to address this task using Temporal Kolmogorov-Arnold Networks (TKANs). Inspired by the Temporal Fusion Transformer (TFT), TKAT emerges as a powerful encoder-decoder model tailored to handle tasks in which the observed part of the features is more important than the a priori known part. This new architecture combined the theoretical foundation of the Kolmogorov-Arnold representation with the power of transformers. TKAT aims to simplify the complex dependencies inherent in time series, making them more "interpretable". The use of transformer architecture in this framework allows us to capture long-range dependencies through self-attention mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 多変量データストリーム内の複雑な時間パターンと関係をキャプチャするのは難しい作業です。 本稿では,時間的コルモゴロフ・アルノルド変換器(TKAT)を提案する。 TKATは、TFT(Temporal Fusion Transformer)にインスパイアされた強力なエンコーダ・デコーダモデルとして登場し、観測された特徴が既知の部分よりも重要となるタスクを処理する。 この新建築はコルモゴロフ=アルノルド表現の理論的基礎と変圧器の力を組み合わせたものである。 TKATは、時系列に固有の複雑な依存関係を単純化し、より「解釈可能な」ことを目的としている。 このフレームワークでトランスフォーマーアーキテクチャを使うことで、自己認識機構を通じて長距離依存関係をキャプチャできる。

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