論文の概要: Hopformer: Homogeneity-Pursuit Transformer for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22299v1
• Date: Fri, 24 Jul 2026 13:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.136635
• Title: Hopformer: Homogeneity-Pursuit Transformer for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: ホップフォーマー: 時系列予測のための均一性-Pursuit変換器
• Abstract要約: 複数の時系列を予測するための2段階フレームワークであるHopformerを紹介する。 Hopformerは、合成および実世界の予測ベンチマークで平均6.56%MASEを改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.291568072838736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting multiple time-series with high-dimensional covariates presents a core challenge: unifying common temporal patterns while retaining meaningful series-specific information. We introduce Hopformer (Homogeneity-Pursuit Transformer), a two-stage framework that addresses this challenge. In the first stage, we perform a Sparsity Pattern Aggregation (SPA) scheme extracting a common low-variance trend that incorporates the covariates. This acts as a homogenization layer. In the second stage, a LoRA-fine-tuned Transformer models the remaining complex dependencies in the residual. Our method is theoretically grounded. We prove that SPA achieves a near-optimal bias-variance trade-off via an oracle inequality. We also provide generalization bounds for the second stage under dependent time series data. Hopformer sets a new state of the art, improving MASE by an average of 6.56% across synthetic and real-world forecasting benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 高次元の共変量で複数の時系列を予測することは、共通の時間パターンを統一し、意味のある時系列情報を保持しながら、重要な課題となる。 この課題に対処する2段階のフレームワークであるHopformer(Homogeneity-Pursuit Transformer)を紹介します。 最初の段階では、共変量を含む共通低分散傾向を抽出するスパーシティ・パターン・アグリゲーション(SPA)方式を実行する。 これは均質化層として機能する。 第2段階では、LoRA微調整トランスフォーマーが残余の複雑な依存関係をモデル化する。 我々の手法は理論的に根拠づけられている。 我々はSPAがオラクルの不等式を介してほぼ最適バイアス分散トレードオフを達成することを証明した。 また、依存時系列データに基づく第2段階の一般化バウンダリも提供する。 Hopformerは、新しい最先端技術を設定し、合成および実世界の予測ベンチマークで平均6.56%MASEを改善した。

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