論文の概要: Enhancing Time Series Forecasting through Selective Representation Spaces: A Patch Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14510v2
• Date: Mon, 20 Oct 2025 05:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.689996
• Title: Enhancing Time Series Forecasting through Selective Representation Spaces: A Patch Perspective
• Title（参考訳）: 選択表現空間による時系列予測の強化:パッチ・パースペクティブ
• Authors: Xingjian Wu, Xiangfei Qiu, Hanyin Cheng, Zhengyu Li, Jilin Hu, Chenjuan Guo, Bin Yang,
• Abstract要約: 我々は、予測のための最も情報性の高いパッチを柔軟に含めるための選択表現空間の構築の先駆者である。 本稿では,学習可能な選択パチングと動的再組み立て技術を利用した選択表現空間(SRS)モジュールを提案する。 新しいプラグイン・アンド・プレイモジュールとして、SRSは既存のパッチベースのモデルの性能を向上させることもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.97715342585514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time Series Forecasting has made significant progress with the help of Patching technique, which partitions time series into multiple patches to effectively retain contextual semantic information into a representation space beneficial for modeling long-term dependencies. However, conventional patching partitions a time series into adjacent patches, which causes a fixed representation space, thus resulting in insufficiently expressful representations. In this paper, we pioneer the exploration of constructing a selective representation space to flexibly include the most informative patches for forecasting. Specifically, we propose the Selective Representation Space (SRS) module, which utilizes the learnable Selective Patching and Dynamic Reassembly techniques to adaptively select and shuffle the patches from the contextual time series, aiming at fully exploiting the information of contextual time series to enhance the forecasting performance of patch-based models. To demonstrate the effectiveness of SRS module, we propose a simple yet effective SRSNet consisting of SRS and an MLP head, which achieves state-of-the-art performance on real-world datasets from multiple domains. Furthermore, as a novel plugin-and-play module, SRS can also enhance the performance of existing patch-based models. The resources are available at https://github.com/decisionintelligence/SRSNet.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、時系列を複数のパッチに分割し、コンテキスト意味情報を長期依存のモデリングに有用な表現空間に効果的に保持するパッシング技法の助けを借りて、大きな進歩を遂げた。 しかし、従来のパッチは時系列を隣接パッチに分割し、固定された表現空間を生じるため、表現が不十分である。 本稿では,予測のための最も情報性の高いパッチを柔軟に含めるために,選択表現空間の構築を開拓する。 具体的には、SRS(Selective Representation Space)モジュールを提案する。SRSモジュールは、学習可能なSelective PatchingおよびDynamic Reassembly技術を用いて、コンテキスト時系列からパッチを適応的に選択し、シャッフルする。 SRSモジュールの有効性を示すために,SRS と MLP ヘッドからなる簡易かつ効果的な SRSNet を提案する。 さらに、新しいプラグイン・アンド・プレイモジュールとして、SRSは既存のパッチベースのモデルの性能を向上させることもできる。 リソースはhttps://github.com/decisionintelligence/SRSNetで入手できる。

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