論文の概要: Super-Linear: A Lightweight Pretrained Mixture of Linear Experts for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15105v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 16:11:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.320479
• Title: Super-Linear: A Lightweight Pretrained Mixture of Linear Experts for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: Super-Linear: 時系列予測のためのライナーエキスパートの軽量プレトレーニング
• Authors: Liran Nochumsohn, Raz Marshanski, Hedi Zisling, Omri Azencot,
• Abstract要約: 汎用予測のための軽量でスケーラブルなMixed-of-Experts(MoE)モデルであるSuper-Linearを紹介する。 深層アーキテクチャを、複数の周波数レギュレーションにまたがる再サンプリングデータに基づいて訓練された、単純な周波数特化線形エキスパートに置き換える。 優れた効率性、様々なサンプリングレートに対する堅牢性、解釈可能性の向上を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.668012341094494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series forecasting (TSF) is critical in domains like energy, finance, healthcare, and logistics, requiring models that generalize across diverse datasets. Large pre-trained models such as Chronos and Time-MoE show strong zero-shot (ZS) performance but suffer from high computational costs. In this work, We introduce Super-Linear, a lightweight and scalable mixture-of-experts (MoE) model for general forecasting. It replaces deep architectures with simple frequency-specialized linear experts, trained on resampled data across multiple frequency regimes. A lightweight spectral gating mechanism dynamically selects relevant experts, enabling efficient, accurate forecasting. Despite its simplicity, Super-Linear matches state-of-the-art performance while offering superior efficiency, robustness to various sampling rates, and enhanced interpretability. The implementation of Super-Linear is available at \href{https://github.com/azencot-group/SuperLinear}{https://github.com/azencot-group/SuperLinear}
• Abstract（参考訳）: 時系列予測(TSF)は、エネルギー、金融、医療、物流といった分野において重要であり、多様なデータセットにまたがる一般化モデルを必要とする。 ChronosやTime-MoEのような訓練済みの大きなモデルでは、ゼロショット(ZS)の性能は高いが、計算コストが高い。 本研究は,汎用予測のための軽量かつスケーラブルなMixed-of-Experts(MoE)モデルであるSuper-Linearを紹介する。 深層アーキテクチャを、複数の周波数レギュレーションにまたがる再サンプリングデータに基づいて訓練された、単純な周波数特化線形エキスパートに置き換える。 軽量なスペクトルゲーティング機構は、関連する専門家を動的に選択し、効率的で正確な予測を可能にする。 その単純さにもかかわらず、Super-Linearは最先端のパフォーマンスと一致し、優れた効率、様々なサンプリングレートに対する堅牢性、解釈可能性の向上を提供する。 Super-Linearの実装は \href{https://github.com/azencot-group/SuperLinear}{https://github.com/azencot-group/SuperLinear} で見ることができる。

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