論文の概要: IPatch: A Multi-Resolution Transformer Architecture for Robust Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24207v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 11:31:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.265081
• Title: IPatch: A Multi-Resolution Transformer Architecture for Robust Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: IPatch:ロバストな時系列予測のためのマルチリゾリューショントランスフォーマアーキテクチャ
• Authors: Aymane Harkati, Moncef Garouani, Olivier Teste, Julien Aligon, Mohamed Hamlich,
• Abstract要約: IPatchは、ポイントワイドおよびパッチワイドトークンを統合し、複数の解像度で時間情報をモデル化するマルチレゾリューショントランスフォーマーアーキテクチャである。 7つのベンチマークデータセットの実験では、IPatchは予測精度、ノイズ、様々な予測地平線を越えた一般化を一貫して改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.00150464907602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate forecasting of multivariate time series remains challenging due to the need to capture both short-term fluctuations and long-range temporal dependencies. Transformer-based models have emerged as a powerful approach, but their performance depends critically on the representation of temporal data. Traditional point-wise representations preserve individual time-step information, enabling fine-grained modeling, yet they tend to be computationally expensive and less effective at modeling broader contextual dependencies, limiting their scalability to long sequences. Patch-wise representations aggregate consecutive steps into compact tokens to improve efficiency and model local temporal dynamics, but they often discard fine-grained temporal details that are critical for accurate predictions in volatile or complex time series. We propose IPatch, a multi-resolution Transformer architecture that integrates both point-wise and patch-wise tokens, modeling temporal information at multiple resolutions. Experiments on 7 benchmark datasets demonstrate that IPatch consistently improves forecasting accuracy, robustness to noise, and generalization across various prediction horizons compared to single-representation baselines.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列の正確な予測は、短期的変動と長期的時間的依存の両方を捉える必要があるため、依然として困難である。 トランスフォーマーベースのモデルは強力なアプローチとして登場したが、その性能は時間データの表現に大きく依存する。 従来のポイントワイズ表現は、個々のタイムステップ情報を保存し、きめ細かいモデリングを可能にするが、計算コストが高く、より広いコンテキスト依存のモデリングに効果が低い傾向にあり、スケーラビリティを長いシーケンスに制限する。 パッチワイズ表現は、連続したステップをコンパクトなトークンに集約し、効率を改善し、局所時間力学をモデル化するが、揮発性または複雑な時系列における正確な予測に不可欠な微細な時間的詳細をしばしば捨てる。 ポイントワイドトークンとパッチワイドトークンを統合し、複数の解像度で時間情報をモデル化する多分解能トランスフォーマーアーキテクチャであるIPatchを提案する。 7つのベンチマークデータセットの実験では、IPatchは単一表現ベースラインと比較して予測精度、ノイズに対する堅牢性、および様々な予測地平線を越えた一般化を一貫して改善している。

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