論文の概要: HN-MVTS: HyperNetwork-based Multivariate Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08340v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:54:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.768233
• Title: HN-MVTS: HyperNetwork-based Multivariate Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: HN-MVTS: HyperNetwork ベースの多変量時系列予測
• Authors: Andrey Savchenko, Oleg Kachan,
• Abstract要約: HN-MVTSは、ハイパーネットワークベースの生成を任意のニューラルネットワーク予測モデルと統合した、新しいアーキテクチャである。 新しいパラメータの数を制限するために、ハイパーネットワークはターゲット予測ネットワークの最後のレイヤの重みを生成することを学習する。 8つのベンチマークデータセットの実験では、最先端モデルへのHN-MVTSの適用が典型的にパフォーマンスを向上させることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4409745336261457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate forecasting of multivariate time series data remains a formidable challenge, particularly due to the growing complexity of temporal dependencies in real-world scenarios. While neural network-based models have achieved notable success in this domain, complex channel-dependent models often suffer from performance degradation compared to channel-independent models that do not consider the relationship between components but provide high robustness due to small capacity. In this work, we propose HN-MVTS, a novel architecture that integrates a hypernetwork-based generative prior with an arbitrary neural network forecasting model. The input of this hypernetwork is a learnable embedding matrix of time series components. To restrict the number of new parameters, the hypernetwork learns to generate the weights of the last layer of the target forecasting networks, serving as a data-adaptive regularizer that improves generalization and long-range predictive accuracy. The hypernetwork is used only during the training, so it does not increase the inference time compared to the base forecasting model. Extensive experiments on eight benchmark datasets demonstrate that application of HN-MVTS to the state-of-the-art models (DLinear, PatchTST, TSMixer, etc.) typically improves their performance. Our findings suggest that hypernetwork-driven parameterization offers a promising direction for enhancing existing forecasting techniques in complex scenarios.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列データの正確な予測は、特に現実世界のシナリオにおける時間的依存関係の複雑さの増大により、依然として深刻な課題である。 ニューラルネットワークベースのモデルは、この領域で顕著な成功を収めてきたが、複雑なチャネル依存モデルは、コンポーネント間の関係を考慮せず、キャパシティが小さいため、高いロバスト性をもたらすチャネル非依存モデルと比較して、性能劣化に悩まされることが多い。 本研究では、ハイパーネットワークに基づく生成を任意のニューラルネットワーク予測モデルに組み込む新しいアーキテクチャであるHN-MVTSを提案する。 このハイパーネットワークの入力は、時系列成分の学習可能な埋め込み行列である。 新しいパラメータの数を制限するために、ハイパーネットワークはターゲット予測ネットワークの最後の層の重みを生成することを学習し、一般化と長距離予測精度を改善するデータ適応型正規化器として機能する。 ハイパーネットワークはトレーニング時にのみ使用されるため、ベース予測モデルと比較して推論時間を増加させることはない。 8つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、HN-MVTSの最先端モデル(DLinear、PatchTST、TSMixerなど)への適用は、一般的にパフォーマンスを向上することが示された。 この結果から,ハイパーネットワークによるパラメータ化は,複雑なシナリオにおける既存の予測手法の強化に有望な方向性をもたらすことが示唆された。

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