論文の概要: Introducing Spectral Attention for Long-Range Dependency in Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20772v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 01:20:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:30.520723
• Title: Introducing Spectral Attention for Long-Range Dependency in Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測における長距離依存性に対するスペクトルアテンションの導入
• Authors: Bong Gyun Kang, Dongjun Lee, HyunGi Kim, DoHyun Chung, Sungroh Yoon,
• Abstract要約: 最近の線形および変圧器ベースの予測器は時系列予測において優れた性能を示している。 時系列データにおける長距離依存関係を効果的に扱うことができないという点で制約されている。 本稿では,試料間の時間的相関を保った高速かつ効果的なスペクトル注意機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.577411683455786
• License:
• Abstract: Sequence modeling faces challenges in capturing long-range dependencies across diverse tasks. Recent linear and transformer-based forecasters have shown superior performance in time series forecasting. However, they are constrained by their inherent inability to effectively address long-range dependencies in time series data, primarily due to using fixed-size inputs for prediction. Furthermore, they typically sacrifice essential temporal correlation among consecutive training samples by shuffling them into mini-batches. To overcome these limitations, we introduce a fast and effective Spectral Attention mechanism, which preserves temporal correlations among samples and facilitates the handling of long-range information while maintaining the base model structure. Spectral Attention preserves long-period trends through a low-pass filter and facilitates gradient to flow between samples. Spectral Attention can be seamlessly integrated into most sequence models, allowing models with fixed-sized look-back windows to capture long-range dependencies over thousands of steps. Through extensive experiments on 11 real-world time series datasets using 7 recent forecasting models, we consistently demonstrate the efficacy of our Spectral Attention mechanism, achieving state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: シーケンスモデリングは、様々なタスクにわたる長距離依存関係をキャプチャする際の課題に直面します。 最近の線形および変圧器ベースの予測器は時系列予測において優れた性能を示している。 しかし、これらは時系列データの長距離依存性を効果的に処理できない固有の性質に制約されており、主に予測に固定サイズの入力を使用するためである。 さらに、彼らは通常、連続したトレーニングサンプルの時間的関係を、ミニバッチにシャッフルすることで犠牲にする。 これらの制約を克服するために,サンプル間の時間的相関を保ち,ベースモデル構造を維持しながら長距離情報の取り扱いを容易にする,高速かつ効果的なスペクトル注意機構を導入する。 スペクトル注意(Spectral Attention)は、ローパスフィルタを通じて長期間の傾向を保ち、サンプル間の勾配を緩和する。 スペクトル注意(Spectral Attention)は、ほとんどのシーケンスモデルにシームレスに統合することができ、固定サイズのルックバックウィンドウを持つモデルでは、数千ステップにわたる長距離依存関係をキャプチャすることができる。 7つの最新の予測モデルを用いた11の実世界の時系列データセットに関する広範な実験を通じて、スペクトル注意機構の有効性を一貫して実証し、最先端の結果を得る。

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