論文の概要: Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04803v2
• Date: Wed, 6 Nov 2024 09:00:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:39:48.031466
• Title: Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: Timer-XL: 統合時系列予測のためのLong-Context Transformer
• Authors: Yong Liu, Guo Qin, Xiangdong Huang, Jianmin Wang, Mingsheng Long,
• Abstract要約: 我々は時系列の統一予測のための生成変換器Timer-XLを提案する。 Timer-XLは、統一されたアプローチにより、挑戦的な予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.83502953961505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present Timer-XL, a generative Transformer for unified time series forecasting. To uniformly predict 1D and 2D time series, we generalize next token prediction, predominantly adopted for causal generation of 1D sequences, to multivariate next token prediction. The proposed paradigm uniformly formulates various forecasting scenarios as a long-context generation problem. We opt for the generative Transformer, which can capture global-range and causal dependencies while providing contextual flexibility, to implement unified forecasting on univariate series characterized by non-stationarity, multivariate time series with complicated dynamics and correlations, and covariate-informed contexts that include both endogenous and exogenous variables. Technically, we propose a universal TimeAttention to facilitate generative Transformers on time series, which can effectively capture fine-grained intra- and inter-series dependencies of flattened time series tokens (patches) and is further strengthened by position embeddings in both temporal and variable dimensions. Timer-XL achieves state-of-the-art performance across challenging forecasting benchmarks through a unified approach. As a large time series model, it demonstrates notable model transferability by large-scale pre-training, as well as contextual flexibility in token lengths, positioning it as a one-for-all forecaster.
• Abstract（参考訳）: 我々は時系列の統一予測のための生成変換器Timer-XLを提案する。 1Dおよび2D時系列を均一に予測するために、主に1Dシーケンスの因果生成に採用された次のトークン予測を一般化し、次のトークン予測を多変量化する。 提案手法は,長文生成問題として様々な予測シナリオを均一に定式化する。 非定常性, 複雑な動的および相関を持つ多変量時系列, 内因性および外因性の両方を含む共変量インフォームド・コンテクストを特徴とする一変量系列の統一予測を実装する。 本稿では,時系列における生成トランスフォーマーの高速化を目的としたTimeAttentionを提案する。これは,フラット化された時系列トークン(パッチ)の細粒度内および系列間依存性を効果的に把握し,時間次元と変動次元の両方に位置埋め込みを組み込むことにより,さらに強化される。 Timer-XLは、統一されたアプローチにより、挑戦的な予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 大規模時系列モデルとして、大規模事前訓練による顕著なモデル転送性、およびトークン長の文脈的柔軟性を示し、一対一の予測器として位置づける。

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