論文の概要: FilterNet: Harnessing Frequency Filters for Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01623v1
- Date: Sun, 03 Nov 2024 16:20:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:49:08.108286
- Title: FilterNet: Harnessing Frequency Filters for Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: FilterNet:時系列予測のための周波数フィルタのハーネス化
- Authors: Kun Yi, Jingru Fei, Qi Zhang, Hui He, Shufeng Hao, Defu Lian, Wei Fan,
- Abstract要約: FilterNetは、時系列信号の特定の成分を選択的に通過または減衰させることにより、重要な情報的時間パターンを抽出するために、我々の提案した学習可能な周波数フィルタ上に構築されている。
2つのフィルタを備えることで、FilterNetは、時系列文学で広く採用されている線形およびアテンションマッピングを概ねサロゲートすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.83702192033196
- License:
- Abstract: While numerous forecasters have been proposed using different network architectures, the Transformer-based models have state-of-the-art performance in time series forecasting. However, forecasters based on Transformers are still suffering from vulnerability to high-frequency signals, efficiency in computation, and bottleneck in full-spectrum utilization, which essentially are the cornerstones for accurately predicting time series with thousands of points. In this paper, we explore a novel perspective of enlightening signal processing for deep time series forecasting. Inspired by the filtering process, we introduce one simple yet effective network, namely FilterNet, built upon our proposed learnable frequency filters to extract key informative temporal patterns by selectively passing or attenuating certain components of time series signals. Concretely, we propose two kinds of learnable filters in the FilterNet: (i) Plain shaping filter, that adopts a universal frequency kernel for signal filtering and temporal modeling; (ii) Contextual shaping filter, that utilizes filtered frequencies examined in terms of its compatibility with input signals for dependency learning. Equipped with the two filters, FilterNet can approximately surrogate the linear and attention mappings widely adopted in time series literature, while enjoying superb abilities in handling high-frequency noises and utilizing the whole frequency spectrum that is beneficial for forecasting. Finally, we conduct extensive experiments on eight time series forecasting benchmarks, and experimental results have demonstrated our superior performance in terms of both effectiveness and efficiency compared with state-of-the-art methods. Code is available at this repository: $\href{https://github.com/aikunyi/FilterNet}{\small\text{this https URL.}}$
- Abstract（参考訳）: 異なるネットワークアーキテクチャを用いて多くの予測器が提案されているが、Transformerベースのモデルは時系列予測において最先端の性能を持つ。
しかし、トランスフォーマーに基づく予測器はまだ、高周波信号の脆弱性、計算効率、フルスペクトル利用のボトルネックに悩まされており、これは本質的に数千点の時系列を正確に予測するための基盤となっている。
本稿では,ディープ時系列予測のための信号処理の新たな視点について検討する。
提案する周波数フィルタ上に構築された単純なネットワークであるFilterNetを導入し、時系列信号の特定の成分を選択的に通過または減衰させることにより、重要な情報的時間パターンを抽出する。
具体的には、FilterNetに2種類の学習可能なフィルタを提案する。
一 信号フィルタリング及び時間モデリングに普遍周波数カーネルを用いる平面整形フィルタ
(II)依存性学習のための入力信号との整合性の観点から検討したフィルタ周波数を利用したコンテキスト整形フィルタ。
2つのフィルタが組み合わされ、FilterNetは、時系列文学において広く採用されている線形および注意マッピングを概ね補完し、高周波ノイズの処理と予測に有用な全周波数スペクトルの活用に優れた能力を享受する。
最後に,8つの時系列予測ベンチマークについて広範な実験を行い,実験結果から,最先端手法と比較して,有効性と効率の両面で優れた性能を実証した。
コードは、このリポジトリで入手できる。 $\href{https://github.com/aikunyi/FilterNet}{\small\text{this https URL。
}}$
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