論文の概要: Deep TPC: Temporal-Prior Conditioning for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16188v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 05:16:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.516167
• Title: Deep TPC: Temporal-Prior Conditioning for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: Deep TPC:時系列予測のためのテンポラルパラメータコンディショニング
• Authors: Filippos Bellos, NaveenJohn Premkumar, Yannis Avrithis, Nam H. Nguyen, Jason J. Corso,
• Abstract要約: 本稿では,TPC(Presideed-Temporal Conditioning)を導入する。 TPCは、学習可能な時系列トークンの小さなセットをパッチストリームにアタッチし、セルフアテンションを通じて時間的コンテキストを返送する。 我々は,TPCが細調整と浅条件設定の両戦略を一貫して上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.989839889415205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-for-time series (TS) methods typically treat time shallowly, injecting positional or prompt-based cues once at the input of a largely frozen decoder, which limits temporal reasoning as this information degrades through the layers. We introduce Temporal-Prior Conditioning (TPC), which elevates time to a first-class modality that conditions the model at multiple depths. TPC attaches a small set of learnable time series tokens to the patch stream; at selected layers these tokens cross-attend to temporal embeddings derived from compact, human-readable temporal descriptors encoded by the same frozen LLM, then feed temporal context back via self-attention. This disentangles time series signal and temporal information while maintaining a low parameter budget. We show that by training only the cross-attention modules and explicitly disentangling time series signal and temporal information, TPC consistently outperforms both full fine-tuning and shallow conditioning strategies, achieving state-of-the-art performance in long-term forecasting across diverse datasets. Code available at: https://github.com/fil-mp/Deep_tpc
• Abstract（参考訳）: LLM-for-time series (TS) の手法は一般に時間的に浅く扱い、主に凍結したデコーダの入力時に位置的またはプロンプトベースのキューを注入する。 本稿では,TPC(Temporal-Prior Conditioning)を提案する。 TPCは、学習可能な時系列トークンの小さなセットをパッチストリームに添付し、選択された層において、これらのトークンは、同じ凍結LDMで符号化されたコンパクトで可読な時間的記述子から派生した時間的埋め込みに交差し、自己注意を介して時間的コンテキストをフィードバックする。 これは、低パラメータ予算を維持しながら時系列信号と時間情報をアンタングルする。 クロスアテンションモジュールのみをトレーニングし、時系列信号と時間情報を明示的に切り離すことで、TPCは完全な微調整と浅い条件付けの戦略を一貫して上回り、多種多様なデータセットにわたる長期予測における最先端の性能を達成する。 https://github.com/fil-mp/Deep_tpc

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