論文の概要: AverageLinear: Enhance Long-Term Time series forcasting with simple averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20727v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 05:56:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:07:18.252840
• Title: AverageLinear: Enhance Long-Term Time series forcasting with simple averaging
• Title（参考訳）: AverageLinear: 単純な平均化による長期放送
• Authors: Gaoxiang Zhao, Li Zhou, Xiaoqiang Wang,
• Abstract要約: 長期時系列分析は、過去と将来の変化を調べて長期的な傾向を予測することを目的としている。 トランスフォーマーアーキテクチャに基づくモデルでは、アテンション機構の適用により、顕著な性能上の利点が示されている。 本研究は,アテンション機構がパフォーマンス向上に寄与するコアコンポーネントではないことを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.125620036017928
• License:
• Abstract: Long-term time series analysis aims to forecast long-term trends by examining changes over past and future periods. The intricacy of time series data poses significant challenges for modeling. Models based on the Transformer architecture, through the application of attention mechanisms to channels and sequences, have demonstrated notable performance advantages. In contrast, methods based on convolutional neural networks or linear models often struggle to effectively handle scenarios with large number of channels. However, our research reveals that the attention mechanism is not the core component responsible for performance enhancement. We have designed an exceedingly simple linear structure AverageLinear. By employing straightforward channel embedding and averaging operations, this model can effectively capture correlations between channels while maintaining a lightweight architecture. Experimentss on real-world datasets shows that AverageLinear matches or even surpasses state-of-the-art Transformer-based structures in performance. This indicates that using purely linear structures can also endow models with robust predictive power.
• Abstract（参考訳）: 長期時系列分析は、過去と将来の変化を調べて長期的な傾向を予測することを目的としている。 時系列データの複雑さは、モデリングに重大な課題をもたらす。 トランスフォーマーアーキテクチャに基づくモデルでは、チャネルやシーケンスへのアテンション機構の適用により、顕著な性能上の利点が示されている。 対照的に、畳み込みニューラルネットワークや線形モデルに基づく手法は、多数のチャネルでシナリオを効果的に扱うのに苦労することが多い。 しかし,本研究は,注意機構が性能向上に寄与する中核的な要素ではないことを明らかにした。 我々は超単純な線形構造 AverageLinear を設計した。 簡単なチャネル埋め込みと平均化操作を利用することで、このモデルは軽量なアーキテクチャを維持しながら、チャネル間の相関を効果的に捉えることができる。 実世界のデータセットの実験によると、AverageLinearはパフォーマンスにおいて最先端のTransformerベースの構造にマッチするか、超えている。 これは、純粋な線形構造を用いることで、堅牢な予測力を持つモデルも達成できることを示している。

関連論文リスト

• UmambaTSF: A U-shaped Multi-Scale Long-Term Time Series Forecasting Method Using Mamba [7.594115034632109]
  本稿では,新しい時系列予測フレームワークであるUmambaTSFを提案する。 U字型エンコーダ・デコーダ多層パーセプトロン(MLP)のマルチスケール特徴抽出機能とMambaのロングシーケンス表現を統合する。 UmambaTSFは、広く使用されているベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスと優れた汎用性を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T04:56:43Z)
• sTransformer: A Modular Approach for Extracting Inter-Sequential and Temporal Information for Time-Series Forecasting [6.434378359932152]
  既存のTransformerベースのモデルを,(1)モデル構造の変更,(2)入力データの変更の2つのタイプに分類する。 我々は、シーケンシャル情報と時間情報の両方をフルにキャプチャするSequence and Temporal Convolutional Network(STCN)を導入する$textbfsTransformer$を提案する。 我々は,線形モデルと既存予測モデルとを長期時系列予測で比較し,新たな成果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T06:23:41Z)
• Rough Transformers for Continuous and Efficient Time-Series Modelling [46.58170057001437]
  実世界の医療環境における時系列データは、典型的には長距離依存を示し、一様でない間隔で観察される。 本稿では,入力シーケンスの連続時間表現で動作するトランスフォーマーモデルのバリエーションであるRough Transformerを紹介する。 Rough Transformersは、Neural ODEベースのモデルの利点を得ながら、バニラアテンションを一貫して上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T13:29:45Z)
• Attention as Robust Representation for Time Series Forecasting [23.292260325891032]
  多くの実用化には時系列予測が不可欠である。 トランスフォーマーの重要な特徴、注意機構、データ表現を強化するために動的に埋め込みを融合させ、しばしば注意重みを副産物の役割に還元する。 提案手法は,時系列の主表現として注目重みを高くし,データポイント間の時間的関係を利用して予測精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T03:00:50Z)
• Rethinking Urban Mobility Prediction: A Super-Multivariate Time Series Forecasting Approach [71.67506068703314]
  長期の都市移動予測は、都市施設やサービスの効果的管理において重要な役割を担っている。 伝統的に、都市移動データはビデオとして構成され、経度と緯度を基本的なピクセルとして扱う。 本研究では,都市におけるモビリティ予測の新たな視点について紹介する。 都市移動データを従来のビデオデータとして単純化するのではなく、複雑な時系列と見なす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T07:39:05Z)
• Online Evolutionary Neural Architecture Search for Multivariate Non-Stationary Time Series Forecasting [72.89994745876086]
  本研究は、オンラインニューロ進化に基づくニューラルアーキテクチャサーチ(ONE-NAS)アルゴリズムを提案する。 ONE-NASは、オンライン予測タスクのためにリカレントニューラルネットワーク(RNN)を自動設計し、動的にトレーニングする新しいニューラルネットワーク探索手法である。 その結果、ONE-NASは従来の統計時系列予測法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T22:25:47Z)
• Towards Long-Term Time-Series Forecasting: Feature, Pattern, and Distribution [57.71199089609161]
  長期的時系列予測(LTTF)は、風力発電計画など、多くのアプリケーションで需要が高まっている。 トランスフォーマーモデルは、高い計算自己認識機構のため、高い予測能力を提供するために採用されている。 LTTFの既存の手法を3つの面で区別する,Conformer という,効率的なTransformer ベースモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T13:59:29Z)
• Stacking VAE with Graph Neural Networks for Effective and Interpretable Time Series Anomaly Detection [5.935707085640394]
  本研究では,実効かつ解釈可能な時系列異常検出のための,グラフニューラルネットワークを用いた自動エンコーダ(VAE)モデルを提案する。 我々は,提案モデルが3つの公開データセットの強いベースラインを上回っており,大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T09:50:00Z)
• DAIS: Automatic Channel Pruning via Differentiable Annealing Indicator Search [55.164053971213576]
  畳み込みニューラルネットワークは,計算オーバーヘッドが大きいにもかかわらず,コンピュータビジョンタスクの実行において大きな成功を収めている。 構造的(チャネル)プルーニングは、通常、ネットワーク構造を保ちながらモデルの冗長性を低減するために適用される。 既存の構造化プルーニング法では、手作りのルールが必要であり、これは大きなプルーニング空間に繋がる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T07:43:01Z)
• Stochastically forced ensemble dynamic mode decomposition for forecasting and analysis of near-periodic systems [65.44033635330604]
  本稿では,観測力学を強制線形系としてモデル化した新しい負荷予測手法を提案する。 固有線型力学の利用は、解釈可能性やパーシモニーの観点から、多くの望ましい性質を提供することを示す。 電力グリッドからの負荷データを用いたテストケースの結果が提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T20:25:52Z)
• Liquid Time-constant Networks [117.57116214802504]
  本稿では,時間連続リカレントニューラルネットワークモデルについて紹介する。 暗黙の非線形性によって学習システムの力学を宣言する代わりに、線形一階力学系のネットワークを構築する。 これらのニューラルネットワークは安定かつ有界な振る舞いを示し、ニューラル常微分方程式の族の中で優れた表現性をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T09:53:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。