論文の概要: TiVaT: Joint-Axis Attention for Time Series Forecasting with Lead-Lag Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01531v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 13:24:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 17:14:45.679466
• Title: TiVaT: Joint-Axis Attention for Time Series Forecasting with Lead-Lag Dynamics
• Title（参考訳）: TiVaT:リードラグダイナミクスを用いた時系列予測のための統合軸アテンション
• Authors: Junwoo Ha, Hyukjae Kwon, Sungsoo Kim, Kisu Lee, Ha Young Kim,
• Abstract要約: TiVaT(Time-Variable Transformer)は、時間と変数の依存関係を統合する新しいアーキテクチャである。 TiVaTは、さまざまなデータセットに対して、一貫して強力なパフォーマンスを提供する。 これによってTiVaTは、特に複雑で困難な依存関係を特徴とするデータセットの処理において、MTS予測の新しいベンチマークとして位置づけられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.016178141636157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multivariate time series (MTS) forecasting plays a crucial role in various real-world applications, yet simultaneously capturing both temporal and inter-variable dependencies remains a challenge. Conventional Channel-Dependent (CD) models handle these dependencies separately, limiting their ability to model complex interactions such as lead-lag dynamics. To address these limitations, we propose TiVaT (Time-Variable Transformer), a novel architecture that integrates temporal and variate dependencies through its Joint-Axis (JA) attention mechanism. TiVaT's ability to capture intricate variate-temporal dependencies, including asynchronous interactions, is further enhanced by the incorporation of Distance-aware Time-Variable (DTV) Sampling, which reduces noise and improves accuracy through a learned 2D map that focuses on key interactions. TiVaT effectively models both temporal and variate dependencies, consistently delivering strong performance across diverse datasets. Notably, it excels in capturing complex patterns within multivariate time series, enabling it to surpass or remain competitive with state-of-the-art methods. This positions TiVaT as a new benchmark in MTS forecasting, particularly in handling datasets characterized by intricate and challenging dependencies.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列(MTS)予測は、様々な実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を果たすが、同時に時間的および変数間の依存関係をキャプチャすることは依然として課題である。 従来のChannel-Dependent(CD)モデルはこれらの依存関係を別々に扱い、リードラグのダイナミクスのような複雑な相互作用をモデル化する能力を制限する。 このような制約に対処するため,TyVaT (Time-Variable Transformer) を提案する。 TiVaTが非同期インタラクションを含む複雑な時間的依存関係をキャプチャする能力は、ノイズを低減し、キーインタラクションに焦点を当てた学習された2Dマップを通じて精度を向上させる、距離対応の時間可変サンプリング(DTV)の導入によってさらに強化される。 TiVaTは、時間的および変動的な依存関係の両方を効果的にモデル化し、さまざまなデータセット間で一貫して強力なパフォーマンスを提供する。 特に、多変量時系列内の複雑なパターンのキャプチャに優れており、最先端の手法に勝ったり、競合したりすることができる。 これによってTiVaTは、特に複雑で困難な依存関係を特徴とするデータセットの処理において、MTS予測の新しいベンチマークとして位置づけられる。

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