Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeformTime: Capturing Variable Dependencies with Deformable Attention for Time Series Forecasting

論文の概要: DeformTime: Capturing Variable Dependencies with Deformable Attention for Time Series Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07438v1
Date: Tue, 11 Jun 2024 16:45:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 14:55:29.201888
Title: DeformTime: Capturing Variable Dependencies with Deformable Attention for Time Series Forecasting
Title（参考訳）: DeformTime: 時系列予測のための変形性アテンションによる可変依存性のキャプチャ
Authors: Yuxuan Shu, Vasileios Lampos,
Abstract要約: 入力空間から相関時間パターンを捕捉しようとするニューラルネットワークアーキテクチャであるDeformTimeを提案する。これまでに確立されたベンチマークを用いて,6つのMTSデータセットに関する広範な実験を行った。その結果,DeformTimeはMSS予測タスクの大部分にわたる従来の競合手法と比較して精度が向上することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34530027457862006
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In multivariate time series (MTS) forecasting, existing state-of-the-art deep learning approaches tend to focus on autoregressive formulations and overlook the information within exogenous indicators. To address this limitation, we present DeformTime, a neural network architecture that attempts to capture correlated temporal patterns from the input space, and hence, improve forecasting accuracy. It deploys two core operations performed by deformable attention blocks (DABs): learning dependencies across variables from different time steps (variable DAB), and preserving temporal dependencies in data from previous time steps (temporal DAB). Input data transformation is explicitly designed to enhance learning from the deformed series of information while passing through a DAB. We conduct extensive experiments on 6 MTS data sets, using previously established benchmarks as well as challenging infectious disease modelling tasks with more exogenous variables. The results demonstrate that DeformTime improves accuracy against previous competitive methods across the vast majority of MTS forecasting tasks, reducing the mean absolute error by 10% on average. Notably, performance gains remain consistent across longer forecasting horizons.
Abstract（参考訳）: 多変量時系列(MTS)予測では、既存の最先端のディープラーニングアプローチは自己回帰的な定式化に集中し、外因性指標内の情報を見渡す傾向にある。この制限に対処するため,入力空間から相関時間パターンを捕捉し,予測精度を向上させるニューラルネットワークアーキテクチャであるDeformTimeを提案する。変形可能なアテンションブロック(DAB)によって実行される2つのコア操作をデプロイする。異なるタイムステップ(可変DAB)から変数間の依存関係を学習し、前のタイムステップ(テンポラリDAB)からのデータに時間的依存関係を保存する。入力データ変換は、DABを通過しながら、変形した一連の情報からの学習を強化するように設計されている。これまでに確立されたベンチマークを用いて,6つのMTSデータセットに関する広範な実験を行い,外来変数を用いた感染症モデリング課題に挑戦する。その結果,DeformTimeはMSS予測タスクの大部分にわたる従来の競合手法と比較して精度を向上し,平均絶対誤差を平均10%削減することを示した。特に、パフォーマンスの向上は、より長い予測の地平線にわたって一貫しています。

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