論文の概要: Are KANs Effective for Multivariate Time Series Forecasting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11306v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 03:38:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:47.629102
• Title: Are KANs Effective for Multivariate Time Series Forecasting?
• Title（参考訳）: カンは多変量時系列予測に有効か?
• Authors: Xiao Han, Xinfeng Zhang, Yiling Wu, Zhenduo Zhang, Zhe Wu,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Network (KAN) は、不適切な解釈可能性の問題を解決するための新しい視点を提供する。 本稿では,性能,積分性,効率,解釈性の観点から,時系列予測におけるkanの有効性を評価することを目的とする。 我々は,KANをシンボル関数の組み合わせに変換する能力を維持しつつ,優れた性能を実現する多層混合KANネットワーク(MMK)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.483074918879133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multivariate time series forecasting is a crucial task that predicts the future states based on historical inputs. Related techniques have been developing in parallel with the machine learning community, from early statistical learning methods to current deep learning methods. Despite their significant advancements, existing methods continue to struggle with the challenge of inadequate interpretability. The rise of the Kolmogorov-Arnold Network (KAN) provides a new perspective to solve this challenge, but current work has not yet concluded whether KAN is effective in time series forecasting tasks. In this paper, we aim to evaluate the effectiveness of KANs in time-series forecasting from the perspectives of performance, integrability, efficiency, and interpretability. To this end, we propose the Multi-layer Mixture-of-KAN network (MMK), which achieves excellent performance while retaining KAN's ability to be transformed into a combination of symbolic functions. The core module of MMK is the mixture-of-KAN layer, which uses a mixture-of-experts structure to assign variables to best-matched KAN experts. Then, we explore some useful experimental strategies to deal with the issues in the training stage. Finally, we compare MMK and various baselines on seven datasets. Extensive experimental and visualization results demonstrate that KANs are effective in multivariate time series forecasting. Code is available at: https://github.com/2448845600/EasyTSF.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、過去の入力に基づいて将来の状態を予測するための重要なタスクである。 関連技術は、初期の統計的学習方法から現在のディープラーニング方法まで、機械学習コミュニティと並行して開発されている。 その顕著な進歩にもかかわらず、既存の手法は不適切な解釈可能性への挑戦に苦戦し続けている。 Kolmogorov-Arnold Network(KAN)の台頭は、この課題を解決するための新たな視点を提供するが、現在の研究は、kanが時系列予測タスクに有効かどうかを結論付けていない。 本稿では,性能,積分性,効率,解釈性の観点から,時系列予測におけるkanの有効性を評価することを目的とする。 そこで本研究では,KANをシンボル関数の組み合わせに変換する能力を維持しつつ,優れた性能を実現する多層混合KANネットワーク(MMK)を提案する。 MMKの中核モジュールはKANの混合層であり、最も適合したカンの専門家に変数を割り当てるためにMix of-experts構造を用いる。 そこで,本研究では,トレーニング段階における課題に対処するための有用な実験戦略について検討する。 最後に、7つのデータセット上でMMKと各種ベースラインを比較した。 広範にわたる実験と可視化の結果から,Kansは多変量時系列予測に有効であることが示された。 コードは、https://github.com/2448845600/EasyTSFで入手できる。

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