論文の概要: A SSM is Polymerized from Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20310v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 14:10:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 10:12:47.488163
• Title: A SSM is Polymerized from Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: SSMは多変量時系列から重合される
• Authors: Haixiang Wu,
• Abstract要約: MTS予測の新しい手法であるPoly-Mambaを開発した。 チャネル間の単純な線形関係について,Linear Channel Mixing (LCM) を提案し,異なるチャネルに対して適応的にCDTパターンを生成する。 6つの実世界のデータセットの実験では、Poly-MambaがSOTA法より優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For multivariate time series (MTS) tasks, previous state space models (SSMs) followed the modeling paradigm of Transformer-based methods. However, none of them explicitly model the complex dependencies of MTS: the Channel Dependency variations with Time (CDT). In view of this, we delve into the derivation of SSM, which involves approximating continuously updated functions by orthogonal function bases. We then develop Poly-Mamba, a novel method for MTS forecasting. Its core concept is to expand the original orthogonal function basis space into a multivariate orthogonal function space containing variable mixing terms, and make a projection on this space so as to explicitly describe the CDT by weighted coefficients. In Poly-Mamba, we propose the Multivariate Orthogonal Polynomial Approximation (MOPA) as a simplified implementation of this concept. For the simple linear relationship between channels, we propose Linear Channel Mixing (LCM) and generate CDT patterns adaptively for different channels through a proposed Order Combining method. Experiments on six real-world datasets demonstrate that Poly-Mamba outperforms the SOTA methods, especially when dealing with datasets having a large number of channels and complex correlations. The codes and log files will be released at: https://github.com/Joeland4/Poly-Mamba.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列(MTS)タスクでは、以前の状態空間モデル(SSM)はTransformerベースの手法のモデリングパラダイムに従った。 しかし、いずれもMSSの複雑な依存関係を明示的にモデル化するものではない:Channel Dependency variation with Time (CDT)である。 この観点から、直交関数基底による継続的更新関数の近似を含むSSMの導出を掘り下げる。 MTS予測の新しい手法であるPoly-Mambaを開発した。 その中心となる概念は、元の直交関数基底空間を可変混合項を含む多変数直交関数空間に拡張し、重み付き係数でCDTを明示的に記述するために、この空間上に射影することである。 ポリマンバでは,多変数直交多項式近似 (MOPA) をこの概念の簡易な実装として提案する。 チャネル間の単純な線形関係について,Linear Channel Mixing (LCM) を提案し,提案手法により異なるチャネルに対して適応的にCDTパターンを生成する。 6つの実世界のデータセットの実験では、Poly-MambaはSOTAメソッドよりも優れており、特に多数のチャネルと複雑な相関を持つデータセットを扱う場合である。 コードとログファイルは、https://github.com/Joeland4/Poly-Mamba.comでリリースされる。

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