論文の概要: VE: Modeling Multivariate Time Series Correlation with Variate Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06169v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 01:47:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 22:16:23.248678
• Title: VE: Modeling Multivariate Time Series Correlation with Variate Embedding
• Title（参考訳）: VE:変数埋め込みによる多変量時系列相関のモデル化
• Authors: Shangjiong Wang, Zhihong Man, Zhenwei Cao, Jinchuan Zheng, Zhikang Ge,
• Abstract要約: 現在のチャネル非依存(CI)モデルとCI最終射影層を持つモデルは相関を捉えることができない。 可変埋め込み(VE)パイプラインを提案し,各変数に対して一意かつ一貫した埋め込みを学習する。 VEパイプラインは、CI最終プロジェクション層を持つ任意のモデルに統合して、多変量予測を改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multivariate time series forecasting relies on accurately capturing the correlations among variates. Current channel-independent (CI) models and models with a CI final projection layer are unable to capture these dependencies. In this paper, we present the variate embedding (VE) pipeline, which learns a unique and consistent embedding for each variate and combines it with Mixture of Experts (MoE) and Low-Rank Adaptation (LoRA) techniques to enhance forecasting performance while controlling parameter size. The VE pipeline can be integrated into any model with a CI final projection layer to improve multivariate forecasting. The learned VE effectively groups variates with similar temporal patterns and separates those with low correlations. The effectiveness of the VE pipeline is demonstrated through experiments on four widely-used datasets. The code is available at: https://github.com/swang-song/VE.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、変数間の相関を正確に把握することに依存する。 現在のチャネル非依存(CI)モデルとCI最終プロジェクション層を持つモデルは、これらの依存関係をキャプチャできない。 本稿では,各変数に対して一意かつ一貫した埋め込みを学習し,パラメータサイズを制御しながら予測性能を向上させるために,Mixture of Experts (MoE) と Low-Rank Adaptation (LoRA) 技術を組み合わせた可変埋め込み(VE)パイプラインを提案する。 VEパイプラインは、CI最終プロジェクション層を持つ任意のモデルに統合して、多変量予測を改善することができる。 学習されたVEは、同じ時間パターンで発散し、相関が低いものを分離する。 VEパイプラインの有効性は、広く使用されている4つのデータセットの実験を通じて実証される。 コードは、https://github.com/swang-song/VE.comで入手できる。

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