論文の概要: ViTime: A Visual Intelligence-Based Foundation Model for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07311v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 02:11:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-11 18:11:16.248214
• Title: ViTime: A Visual Intelligence-Based Foundation Model for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: ViTime: 時系列予測のためのビジュアルインテリジェンスベースの基礎モデル
• Authors: Luoxiao Yang, Yun Wang, Xinqi Fan, Israel Cohen, Yue Zhao, Zijun Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,時系列予測のためのビジュアルインテリジェンスに基づく新しい基礎モデルであるViTimeを提案する。 これまで目にしなかったさまざまな予測データセットの実験は、ViTimeが最先端のゼロショットパフォーマンスを達成することを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.256399154560544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of large pretrained models in natural language processing (NLP) and computer vision (CV) has opened new avenues for constructing foundation models for time series forecasting (TSF). Traditional TSF foundation models rely heavily on numerical data fitting. In contrast, the human brain is inherently skilled at processing visual information, prefer predicting future trends by observing visualized sequences. From a biomimetic perspective, utilizing models to directly process numerical sequences might not be the most effective route to achieving Artificial General Intelligence (AGI). This paper proposes ViTime, a novel Visual Intelligence-based foundation model for TSF. ViTime overcomes the limitations of numerical time series data fitting by utilizing visual data processing paradigms and employs a innovative data synthesis method during training, called Real Time Series (RealTS). Experiments on a diverse set of previously unseen forecasting datasets demonstrate that ViTime achieves state-of-the-art zero-shot performance, even surpassing the best individually trained supervised models in some situations. These findings suggest that visual intelligence can significantly enhance time series analysis and forecasting, paving the way for more advanced and versatile models in the field. The code for our framework is accessible at https://github.com/IkeYang/ViTime.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)における大規模事前学習モデルの成功は、時系列予測(TSF)の基礎モデルを構築するための新たな道を開いた。 伝統的なTSFファンデーションモデルは数値データフィッティングに大きく依存している。 対照的に、人間の脳は視覚情報を処理するのに本質的に熟練しており、可視化されたシーケンスを観察することで将来のトレンドを予測することを好む。 生体模倣の観点からは、数値シーケンスを直接処理するモデルを活用することは、人工知能(AGI)を実現するための最も効果的な方法ではないかもしれない。 本稿では,TSFのための新しいビジュアルインテリジェンスベース基盤モデルであるViTimeを提案する。 ViTimeは、ビジュアルデータ処理パラダイムを活用することで、数値時系列データフィッティングの限界を克服し、Real Time Series (RealTS)と呼ばれるトレーニング中に革新的なデータ合成手法を採用する。 これまで目にしなかったさまざまな予測データセットの実験は、ViTimeが最先端のゼロショットのパフォーマンスを達成し、いくつかの状況において最高のトレーニングを受けた教師付きモデルを超えていることを示している。 これらの結果は、視覚知能は時系列解析と予測を大幅に向上させ、現場におけるより高度で多目的なモデルへの道を開くことを示唆している。 私たちのフレームワークのコードはhttps://github.com/IkeYang/ViTime.comでアクセスできます。

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