2024年3月12日 · MTST Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting 方法： 论文提出了一种新颖的框架，多分辨率时间序列变压器（MTST），它包括一个多分支架构，用于同时建模不同分辨率下的多样化时间模式。

2024年3月1日 · 论文提出多分尺度时间序列模型Multi-resolution Time-Series Transformer (MTST)，MTST由一个多分支架构组成，可以同时建模不同分辨率下的多样化时间模式。 模型维护一个由不同patch尺寸分割后的多尺度数据集合。 显然大尺度的patch能够识别长周期模式，相反小尺度patch更能识别高频周期模式。 另外与许多现有的时间序列Transformer不同，采用了相对位置编码提取不同尺度的周期性成分。 论文标题：A Multi-Scale Decomposition MLP-Mixer for …

2024年4月4日 · 本文介绍了将多尺度分析融入Transformer架构，提出Multi-resolutionTime-SeriesTransformer (MTST)，通过分支特定tokenization和相对位置编码改进了时间序列预测。 MTST通过多个不同大小的补丁处理，灵活应对不同频率的时间模式，而非依赖于上/下采样。

Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting (MTST). arxiv

Inspired by this observation, we propose a novel framework, Multi-resolution Time-Series Transformer (MTST), which consists of a multi-branch architecture for simultaneous modeling of diverse temporal patterns at different resolutions.

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Our proposed model, MTST, achieves SOTA perfor-mances in all cases (7 datasets, 4 horizons, and 2 met-rics). MTST outperforms, with statistical significance, the previous SOTA patch-based TST – PatchTST – on 27 out of 28 cases for the MSE metric.

2024年10月29日 · Transformer is pivotal in Large Language Models (LLMs), enabling superior performance in language tasks. However, the abundance of parameters poses a challenge.

2024年3月12日 · MTST Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting 方法： 论文提出了一种新颖的框架，多分辨率时间序列变压器（MTST），它包括一个多分支架构，用于同时建模不同分辨率下的多样化时间模式。

Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting (MTST). arxiv